Navegando por Palavras-chave "BBDT"

Agora exibindo 1 - 1 de 1
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Acesso aberto (Open Access)
    Segmentação semi-automática de úlceras por pressão
    (Universidade Federal de São Paulo, 2021-08-02) Moraes, Carlos Gustavo Piva de [UNIFESP]; Coelho, Regna Célia [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/2162574207370950; http://lattes.cnpq.br/2820533721748369
    Úlceras por Pressão (UP) acometem até 59% dos pacientes acamados no Brasil. Seu acompanhamento em ambiente hospitalar é precário e feito com o uso de réguas de papel que não trazem precisão para entender a eficácia do tratamento proposto. Esse trabalho descreve um método que utiliza técnicas de segmentação para a identificação e medição das UPs em ambiente hospitalar. Usando métodos como Grabcut e BBDT, um algoritmo é proposto com a finalidade de segmentar e medir um UP a partir de fotos tiradas no Hospital Municipal !Dr. José de Carvalho Florence”. O erro médio do diâmetro da UP foi de 0.25 ± 0.19cm, enquanto o erro médio do cálculo da área da UP foi de 2.58 ± 3.23cm2 . A segmentação possui um coeficiente de Dice médio de 89.03 ± 6.13%. Acredita-se que esse método traga benefícios no acompanhamento do tratamento das UPs no ambiente hospitalar, já que o erro apresentado pelo algoritmo é considerado pelo corpo médico como comum e aceitável.