WoundArch: um sistema de arquitetura híbrida para a segmentação e classificação de feridas crônicas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rocha, Carlos Diego Franco da
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/41554
Resumo: Todo ano, milhões de pessoas são acometidas por feridas crônicas em todo o mundo. O processo de tratamento de feridas é custoso e exige que profissionais de enfermagem desenvolvam atividades durante assistência aos pacientes, dentre elas: a correta identificação e classificação dos tecidos da ferida. Desta maneira, este trabalho propõe construir um sistema computacional híbrido de duas configurações para o apoio ao tratamento de feridas. A primeira configuração utiliza um aplicativo móvel para realizar a captura, segmentação e classificação das imagens de feridas. A outra configuração possui uma arquitetura cliente-servidor, as imagens são capturadas e segmentadas no aplicativo e enviadas, por meio da Internet, ao servidor-web, que se encarrega de realizar a classificação dos tecidos das feridas. Para isso, foram realizados alguns estudos na literatura, a saber: revisão em artigos científicos, aplicativos similares ao proposto neste trabalho, métodos de avaliação de eficiência de sistemas computacionais e algoritmos de classificação de feridas. Assim, este trabalho utiliza o método de segmentação e classificação de imagens de ferida desenvolvido por Marques et al. (Vítor Godeiro Marques 2018) para construir o sistema computacional híbrido. Foi elaborado um questionário de avaliação que será aplicado aos especialistas em enfermagem do Hospital Universitário Onofre Lopes a fim de avaliar a qualidade técnica de segmentação e classificação das feridas. Deste modo, por meio de um survey, buscou-se responder a seguinte questão de pesquisa: o tempo de execução e os gastos de energia são aceitáveis pelos enfermeiros em ambas as configurações do sistema?
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O processo de tratamento de feridas é custoso e exige que profissionais de enfermagem desenvolvam atividades durante assistência aos pacientes, dentre elas: a correta identificação e classificação dos tecidos da ferida. Desta maneira, este trabalho propõe construir um sistema computacional híbrido de duas configurações para o apoio ao tratamento de feridas. A primeira configuração utiliza um aplicativo móvel para realizar a captura, segmentação e classificação das imagens de feridas. A outra configuração possui uma arquitetura cliente-servidor, as imagens são capturadas e segmentadas no aplicativo e enviadas, por meio da Internet, ao servidor-web, que se encarrega de realizar a classificação dos tecidos das feridas. Para isso, foram realizados alguns estudos na literatura, a saber: revisão em artigos científicos, aplicativos similares ao proposto neste trabalho, métodos de avaliação de eficiência de sistemas computacionais e algoritmos de classificação de feridas. Assim, este trabalho utiliza o método de segmentação e classificação de imagens de ferida desenvolvido por Marques et al. (Vítor Godeiro Marques 2018) para construir o sistema computacional híbrido. Foi elaborado um questionário de avaliação que será aplicado aos especialistas em enfermagem do Hospital Universitário Onofre Lopes a fim de avaliar a qualidade técnica de segmentação e classificação das feridas. Deste modo, por meio de um survey, buscou-se responder a seguinte questão de pesquisa: o tempo de execução e os gastos de energia são aceitáveis pelos enfermeiros em ambas as configurações do sistema?Every year, millions of people are affected by chronic wounds around the world. The wound treatment process is costly and requires nursing professionals to develop activities during patient care, among them: the correct identification and classification of wound tissues. In this way, this work proposes to build a hybrid computational system of two configurations to support the treatment of wounds. The first configuration uses a mobile application to perform the capture, segmentation and classification of the images of wounds. The other configuration has a client-server architecture, the images are captured and segmented in the application and sent, through the Internet, to the web server, which is responsible for classifying the tissue of the wounds. For this, some studies were carried out in the literature, namely: review of scientific articles, applications similar to the one proposed in this work, methods for assessing the efficiency of computer systems and wound classification algorithms. Thus, this work uses the method of segmentation and classification of wound images developed by Marques et al. (Vítor Godeiro Marques 2018) to build the hybrid computational system. An evaluation questionnaire was developed to be applied to nursing specialists at Hospital Universitário Onofre Lopes in order to assess the technical quality of segmentation and classification of wounds. Thus, by means of a survey, we sought to answer the following research question: are the execution time and energy expenditures acceptable by nurses in both configurations of the system?Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESUniversidade Federal do Rio Grande do NortePROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃOUFRNBrasilEnfermagemProcessamento de imagemFeridas crônicasWoundArch: um sistema de arquitetura híbrida para a segmentação e classificação de feridas crônicasWoundArch: a hybrid architecture system for the segmentation and classification of chronic woundsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALWoundArchsistemaarquitetura_Rocha_2021.pdfapplication/pdf41206744https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/41554/1/WoundArchsistemaarquitetura_Rocha_2021.pdf7905d5c2873c17137137b7aee5891d0dMD51123456789/415542022-05-02 13:02:01.392oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/41554Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-05-02T16:02:01Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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