Análisis de la profundidad de las quemaduras a partir de fotografías

Abstract

En este proyecto se pretende desarrollar un algoritmo para la clasificación de quemaduras mediante un tratamiento digital de imágenes en color. Así podremos determinar cuáles requerirán un injerto de piel en su tratamiento médico. El trabajo está basado en el artículo Features identification for automatic burn classification (2015) de Carmen Serrano, Rafael Boloix-Tortosa, Tomás Gómez-Cía y Begoña Acha. La utilidad de esta herramienta de ayuda al diagnóstico radica en que el enfermo quemado de manera habitual es atendido en primera instancia por un médico no especializado y, por otro lado, el primer tratamiento es esencial para la correcta evolución del paciente. El algoritmo realiza la extracción de una serie de características, las cuales nos ofrecen la información necesaria para determinar las necesidades en cada caso. Continúa con la realización de un clasificador que nos subdivide las imágenes en dos grupos. Un grupo estará compuesto por las imágenes donde el grado de la quemadura es superficial, que no necesitan injerto de piel. Mientras que el otro estará compuesto por las imágenes de quemaduras de tercer grado y las de segundo grado profundo, que tienen necesidad de injerto de piel. Finaliza con la realización de métodos de selección secuencial para identificar que características tienen el poder más discriminante para clasificar quemaduras.

This project intends to develop an algorithm for the classification of burns through a digital treatment of color images. So we can determine which ones will require a skin graft in its medical treatment. The work is based on the article Features identification for automatic burn classification (2015) by Carmen Serrano, Rafael Boloix-Tortosa, Tomás Gómez-Cía and Begoña Acha. The usefulness of this diagnostic tool is that the burned patient is usually treated in the first instance by a nonspecialized doctor and, on the other hand, the first treatment is essential for the correct evolution of the patient. The algorithm performs the extraction of a series of characteristics, which provide us with the necessary information to determine the needs in each case. Continue with the realization of a classifier that subdivides the images into two groups. A group will consist of images where the degree of the burn is superficial, that do not need skin grafting. While the other will consist of images of third-degree burns and deep second-degree burns, which have a need for skin grafting. It ends with the realization of sequential selection methods to identify which features have the most discriminating power to classify burns.