Uma Avaliação de Arquiteturas de Aprendizado Profundo para a Classificação de Úlceras do Pé Diabético - Santos, Francico; Veras, Rodrigo; Santos, Elineide; Claro, Maila Lima; Vogado, Luís Henrique; Ito, Márcia; Bianchi, Andrea (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2021: Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2021.16076, 2021)
Uma complicação causada pelo diabetes mellitus é o aparecimento de feridas situadas na região dos pés denominadasúlceras do pé diabético. O tratamento tardio pode acarretar o surgimento de infecção ou isquemia da úlcera que, em estado avançado, pode ocasionar a amputação dos membros inferiores. Neste trabalho foi realizado um comparativo do desempenho de diversas arquiteturas de aprendizado profundo pré-treinadas na classiﬁcação de imagens deúlceras do pé diabético. Nossa avaliação levou em consideração quatro cenários, três binários Saudável vs Úlceras; Saudável vs Isquemia; Saudável vs Infecção e um multiclasse Saudável vs Úlcera vs Isquemia vs Infecção vs Infecção e Isquemia. Os resultados alcançados demostram que a nossa proposta consegue classiﬁcar tais imagens, visto que, nos testes realizados o índice Kappa atingiu valores considerados "Excelentes". Contudo, para o problema multiclasse ainda é necessário aprimorar o uso dessas técnicas.