SISTEMA PARA EL DIAGNÓSTICO DE HERIDAS SUPERFICIALES EN LA PIEL MEDIANTE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES UTILIZANDO IA (SYSTEM FOR THE DIAGNOSING OF SUPERFICIAL SKIN WOUNDS THROUGH IMAGE PROCESSING BY USING AI)

Resumen

Resumen
Frecuentemente resulta difícil para un médico poder dar un diagnóstico certero y en poco tiempo sobre heridas superficiales en la piel, así como su evolución y mejoría, además esto puede ser subjetivo. Existen factores que pueden complicar esta valoración médica: experiencia, estudios y circunstancias de la herida. El objetivo de este trabajo es desarrollar un sistema que dé soporte al personal médico en el proceso de diagnóstico de heridas superficiales en la piel. Para cumplir el cometido, se propuso implementar diversos algoritmos para extracción/representación de características, como SIFT, SURF, BoW; así como varios modelos de clasificación: KNN, SVM y CNN. Los resultados experimentales aún no son tan satisfactorios, al momento alcanzaron exactitudes del 31.25%. Se requiere modelar y realizar pruebas adicionales para obtener precisiones superiores. Sin embargo, los datos obtenidos alientan a probar variantes de los modelos y la conjunción de bancos de datos más robustos que generen mejores resultados.
Palabras Clave: Clasificación de heridas, heridas en la piel, inteligencia artificial, redes neuronales convolucionales, visión computacional.

Abstract
Sometimes it can be difficult for a physician, in a limited amount of time, to make an accurate diagnosis regarding superficial skin wounds, which comprises their evolution and improvement. There are factors that can complicate the medical evaluation, such as a physician´s experience, previous studies, and the circumstances under which the wound occurred. The purpose of this work is to develop a system that supports physicians in the process of diagnosing superficial skin wounds. To achieve this goal, algorithms such as SIFT, SURF and BoW were implemented, as well as classification models such as KNN, SVM and CNN. Experimental results have yet to be satisfactory, so far they have only reached an accuracy level of 31.25%. Additional effort is required to obtain higher accuracy levels. However, the data obtained so far encourages testing variants of the models and the combination of more robust datasets that can eventually yield better results.
Keywords: Artificial intelligence, computer vision, convolutional neural networks, skin wounds, wound classification.