Mejoramiento de contraste y segmentación en imágenes de úlceras del pie diabético - García Gómez, Gretel; Valdés Santiago, Damian; Baguer Díaz-Romañach, Marta Lourdes; Savigne Gutiérrez, William Orlando; Aldama Figueroa, Alfredo; Valdés Pérez, Calixto; Martínez Hernández, Abran Alberto; Fernández Montequín, José Ignacio (Revista Cubana de Angiología y Cirugía Vascular, 2019)
Introducción: El 3 a 5 % de los pacientes diabéticos en Cuba sufren úlcera del pie diabético. Las imágenes fotográficas de estas úlceras permiten hacer evaluaciones cuantitativas de los tratamientos. En Cuba, dicha evaluación se hace manual o semiautomáticamente. No se registra software cubano que automáticamente realice la medición de las áreas de la lesión y permita conocer las características de la úlcera, antes y después de la aplicación de un tratamiento. Objetivo: Comparar cualitativamente métodos de preprocesamiento y segmentación de la úlcera, dada la ausencia de una regla de oro. Métodos: Estudio descriptivo y transversal en 6 pacientes diabéticos del Instituto Nacional de Angiología y Cirugía Vascular en octubre de 2018, con lesiones de grado I-IV en la escala de Wagner. Se utilizó el marco estereotáxico para extremidades FrameHeber03® para obtener imágenes planimétricas estandarizadas de las úlceras. Se obtuvieron 51 imágenes de úlceras que se preprocesaron mediante el algoritmo Transformada Wavelet Discreta Logarítmica en un modelo S-LIP y se determinó su borde mediante los métodos de segmentación Chan-Vese, modelo de mezclas gaussianas y GrabCut. Resultados: Se mostró la utilidad de preprocesar las imágenes para lograr mejores resultados en la segmentación. El mejor y más factible método de segmentación fue el de mezclas gaussianas. Los algoritmos resultaron ser más precisos en pacientes de piel oscura, debido al mayor contraste entre la piel y el borde de la úlcera. Conclusiones: El algoritmo de segmentación automática de mezclas gaussianas. puede incluirse en un software para medir el área de la úlcera. Palabras clave: úlcera del pie diabético; segmentación; transformada discreta de wavelet logarítmica; modelos de mezclas gaussianas.