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Análisis de termogramas plantares de pacientes con diabetes mellitus
DANIEL ALEJANDRO HERNÁNDEZ CONTRERAS
JOSE DE JESUS RANGEL MAGDALENO
HAYDE PEREGRINA BARRETO
Acceso Abierto
Atribución-NoComercial-SinDerivadas
Diabetic foot
Thermography
Pattern spectrum
Artificial neural network
La diabetes mellitus es una enfermedad crónica que a lo largo del tiempo se ha convertido en un problema de salud global ya que se estima que en el mundo existen alrededor de 382 millones de personas diagnosticadas con diabetes. El pie diabético es una de las complicaciones más frecuentes y devastadores de la diabetes mellitus constituyendo un grave problema médico, social y económico en todo el mundo. Entre las complicaciones más comunes subsecuentes a este padecimiento se encuentra la ulceración, que si no es tratada a tiempo, puede generar un riesgo de amputación ocasionando incapacidad temporal o definitiva en el paciente. Es por esta razón, que la detección temprana de áreas de riesgo en el pie diabético y el desarrollo de nuevas metodologías que faciliten el diagnóstico temprano es un tema de gran interés. Por lo tanto, en esta tesis se presenta un sistema de clasificación automático para identificar patrones de temperatura no espaciales relacionados con posibles complicaciones al pie diabético y patrones relacionados a personas no diabéticas. Este sistema se basa en la información proporcionada por los termogramas, y en específico, en el análisis de las zonas de más alta temperatura. Finalmente, para la clasificación se evalúan dos diferentes tipos de clasificadores, uno basado en el concepto de K-vecinos más cercano y el otro en una Red Neuronal Artificial, en los cuales se compara el desempeño de 4 diferentes vectores de características formados mediante las componentes del espectro de patrones y mediante un criterio de posición relativa.
Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
2015-10
Tesis de maestría
Español
Público en general
Hernandez-Contreras D.A.
TECNOLOGÍA MÉDICA
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