Segmentação e classificação automática de úlceras

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marques, Marina Pinheiro
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/9275
Resumo: Monografia (Bacharelado em Engenharia Eletrônica)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Curso de Engenharia Eletrônica, 2014.
id UNB-2_267a66d420ea0a8c049e74d47b8d4cb0
oai_identifier_str oai:bdm.unb.br:10483/9275
network_acronym_str UNB-2
network_name_str Biblioteca Digital de Monografias da UnB
repository_id_str 11571
spelling Marques, Marina PinheiroFerreira, Renan UtidaMARQUES, Marina Pinheiro. Segmentação e classificação automática de úlceras. 2014. 71 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia Eletrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.http://bdm.unb.br/handle/10483/9275Monografia (Bacharelado em Engenharia Eletrônica)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Curso de Engenharia Eletrônica, 2014.O Diabetes Mellitus (DM) é um conjunto de doenças causadas por distúrbios metabólicos. O pé diabético é uma complicação do DM e é caracterizada como uma infecção ou ulceração de tecidos nos membros inferiores. Para evitar a evolução desta enfermidade, é necessário realizar um acompanhamento dos pacientes e documentar a evolução/cicatrização das úlceras. Os métodos utilizados atualmente para dimensionar úlceras são realizados de forma manual. Desta forma, este trabalho propõe auxiliar e facilitar o diagnóstico realizado pelos profissionais de saúde que tratam de úlceras de pé diabético. O objetivo principal é criar um programa que possa facilitar o acompanhamento e fornecer dados sobre a evolução da cicatrização da úlcera por meio da segmentação e classificação delas. O trabalho foi desenvolvido utilizando o software MATLAB e técnicas de processamento digital de imagens. Serão utilizados como parâmetros de diagnóstico: a área, as características de cor dos tecidos de cicatrização e as informações da elipse que compreende a úlcera. A segmentação foi baseada na cor dos tecidos cicatriciais sendo posteriormente classificado em três classes utilizando Rede Neural Artificial (RNA). A técnica desenvolvida neste trabalho propõe a detecção de úlceras, com melhoria do tempo e acrescentando mais detalhes das áreas lesionadas com relação a outros métodos existentes na literatura.Submitted by Cristiane Maria Mendes (mcristianem@gmail.com) on 2014-12-16T17:19:08Z No. of bitstreams: 0Rejected by Ruthlea Nascimento(ruthlea.nascimento@gmail.com), reason: on 2014-12-16T17:23:16Z (GMT)Submitted by Cristiane Maria Mendes (mcristianem@gmail.com) on 2014-12-18T17:54:12Z No. of bitstreams: 1 2014_MarinaPinheiroMarques.pdf: 2387119 bytes, checksum: b9c2a4991388a0b16c2ca8204c0ec7fc (MD5)Approved for entry into archive by Ruthlea Nascimento(ruthlea.nascimento@gmail.com) on 2014-12-22T17:13:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_MarinaPinheiroMarques.pdf: 2387119 bytes, checksum: b9c2a4991388a0b16c2ca8204c0ec7fc (MD5)Made available in DSpace on 2014-12-22T17:13:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_MarinaPinheiroMarques.pdf: 2387119 bytes, checksum: b9c2a4991388a0b16c2ca8204c0ec7fc (MD5)Diabetes Mellitus (DM) is a set of diseases caused by metabolic disorders. The diabetic foot is one of the most common complications that patients with DM have and is characterized as an infection or soreness of lower limbs' tissues. To hinder the evolution of this disease, patients need to be monitored and the evolution/healing of ulcers must be documented. The currently used methods to dimension ulcers are performed manually. In this regard, this paper proposes to help and ease the diagnosis given by health professionals that deal with diabetic foot ulcers. The main goal is to develop an easy-to-use computer program that performs the segmentation of the ulcers and automatically classifies them. This paper was developed using the software MATLAB and digital image processing techniques. The area, color characteristics of scar tissue and the information of the ellipse ulcer will be used as parameters of diagnosis. The segmentation was based on the color of the scar tissue subsequently classified into three classes using Artificial Neural Network (ANN). The technique developed in this paper proposes the detection of ulcers, with improvement in time and adding more details of the injured areas in compared with other existing methods in the literature.DiabetesÚlcerasSoftware MATLABProcessamento de imagensSegmentação e classificação automática de úlcerasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2014-12-22T17:13:22Z2014-12-22T17:13:22Z2014-12-22T17:13:22Z2014info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2014_MarinaPinheiroMarques.pdf2014_MarinaPinheiroMarques.pdfapplication/pdf2387119http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/9275/1/2014_MarinaPinheiroMarques.pdfb9c2a4991388a0b16c2ca8204c0ec7fcMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/octet-stream23148http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/9275/2/license_rdf9da0b6dfac957114c6a7714714b86306MD52license_textlicense_textapplication/octet-stream0http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/9275/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_urllicense_urltext/plain49http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/9275/4/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1857http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/9275/5/license.txtabf39afc1a93105ed2cbf67c7f0c3659MD5510483/92752016-11-22 09:52:39.64oai:bdm.unb.br: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 Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712016-11-22T11:52:39Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
dc.title.en.fl_str_mv Segmentação e classificação automática de úlceras
title Segmentação e classificação automática de úlceras
spellingShingle Segmentação e classificação automática de úlceras
Marques, Marina Pinheiro
Diabetes
Úlceras
Software MATLAB
Processamento de imagens
title_short Segmentação e classificação automática de úlceras
title_full Segmentação e classificação automática de úlceras
title_fullStr Segmentação e classificação automática de úlceras
title_full_unstemmed Segmentação e classificação automática de úlceras
title_sort Segmentação e classificação automática de úlceras
author Marques, Marina Pinheiro
author_facet Marques, Marina Pinheiro
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Marques, Marina Pinheiro
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Ferreira, Renan Utida
contributor_str_mv Ferreira, Renan Utida
dc.subject.keyword.en.fl_str_mv Diabetes
Úlceras
Software MATLAB
Processamento de imagens
topic Diabetes
Úlceras
Software MATLAB
Processamento de imagens
description Monografia (Bacharelado em Engenharia Eletrônica)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Curso de Engenharia Eletrônica, 2014.
publishDate 2014
dc.date.submitted.none.fl_str_mv 2014
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2014-12-22T17:13:22Z
dc.date.available.fl_str_mv 2014-12-22T17:13:22Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2014-12-22T17:13:22Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv MARQUES, Marina Pinheiro. Segmentação e classificação automática de úlceras. 2014. 71 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia Eletrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://bdm.unb.br/handle/10483/9275
identifier_str_mv MARQUES, Marina Pinheiro. Segmentação e classificação automática de úlceras. 2014. 71 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia Eletrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.
url http://bdm.unb.br/handle/10483/9275
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnB
instname:Universidade de Brasília (UnB)
instacron:UNB
instname_str Universidade de Brasília (UnB)
instacron_str UNB
institution UNB
reponame_str Biblioteca Digital de Monografias da UnB
collection Biblioteca Digital de Monografias da UnB
bitstream.url.fl_str_mv http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/9275/1/2014_MarinaPinheiroMarques.pdf
http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/9275/2/license_rdf
http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/9275/3/license_text
http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/9275/4/license_url
http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/9275/5/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv b9c2a4991388a0b16c2ca8204c0ec7fc
9da0b6dfac957114c6a7714714b86306
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2f
abf39afc1a93105ed2cbf67c7f0c3659
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)
repository.mail.fl_str_mv bdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.br
_version_ 1801492952038506496

Registros relacionados