Procesado de imágenes para el diagnóstico de la COVID-19

Introducción: El diagnóstico positivo de COVID-19 en pacientes paucisintomáticos constituye una prioridad para minimizar la propagación de la enfermedad. La no existencia de manifestaciones respiratorias dificulta el diagnóstico y facilita la propagación. Ante esta situación es necesario adoptar soluciones técnicas que permitan el diagnóstico en este tipo de pacientes. Objetivo: Describir el software de procesado de imágenes reumatológicas y dermatológicas en el diagnóstico de pacientes paucisintomáticos con COVID-19. Métodos: Se diseñó y elaboró un software basado en un algoritmo para el diagnóstico de COVID-19 en pacientes paucisintomáticos. El procedimiento constó de tres etapas; la primera de ellas se relacionó con el procesado de imágenes y todos sus elementos relacionados; la segunda etapa se orientó hacia la identificación de preguntas a modo de anamnesis médica. La tercera etapa se centró en la identificación y análisis de resultados de exámenes de laboratorio y la definición de las recomendaciones finales en base al resultado final. Resultados: Se diseñó un software basado en un algoritmo que incluye tres etapas y se basa en porcentajes de coincidencia, orientando al usuario en la conducta a seguir en dependencia del porcentaje de coincidencia. Inicia con la captura de una imagen y se siguen aspectos clínicos, epidemiológicos y de laboratorio de la COVID-19. Conclusiones: El algoritmo de aproximación diagnóstica de la COVID-19 tiene facilidades de uso, bajo costo de utilización y comodidades para su implementación, convirtiéndolo en una herramienta tecnológica al servicio de la salud humana para frenar la propagación de la COVID-19.

Introduction: The positive diagnosis of COVID-19 in paucisymptomatic patients is a priority to minimize the spread of the disease. The absence of respiratory manifestations makes diagnosis difficult and facilitates the spread. Given this situation, it is necessary to adopt technical solutions that allow diagnosis in this type of patient. Objective: Describe rheumatological and dermatological image processing software in the diagnosis of paucisymptomatic patients with COVID-19. Methods: A software based on the algorithm for the diagnostic approach of COVID-19 in paucisymptomatic patients was designed and developed. The procedure consisted of three stages; the first one was related to image processing and all its related elements; the second stage was oriented towards the identification of questions as a medical anamnesis. The third stage focused on the identification and analysis of laboratory test results and the definition of final recommendations based on the final result. Results: A software was designed based on an algorithm that includes three stages and is based on coincidence percentages, guiding the user in the behavior to follow depending on the coincidence percentage. It begins with the capture of an image and is followed by clinical, epidemiological and laboratory aspects of COVID-19. Conclusions: The algorithm for the diagnostic approach to COVID-19 is easy to use, low cost of use, and easy to implement, making it a technological tool at the service of human health to stop the spread of COVID-19.

Compression of images of dermatological manifestations of paucisymptomatic COVID-19 patients through periodic principal components / Compresión de imágenes de manifestaciones dermatológicas de pacientes paucisintomáticos de COVID-19 mediante componentes principales periódicos

Introduction: The management of medical images has been gaining followers based on the advantages it offers for the diagnosis of diseases, which, like COVID-19, present with clinical manifestations that can be captured in the form of images. Objective: Take advantage of the quasi-periodicity of the principal components (PCs) in the decomposition into PCs of medical images, which represent dermatological manifestations in paucisymptomatic patients of COVID-19. Methods: Here, a set of photos was taken of one of the most frequent patterns in COVID-19, the maculopapular pattern, characterized by an erythmatopapular rash, and compression of one of the medical images was performed. Said compression was carried out in different ways: (1) using two PCs, (2) using both a periodic PC and a non-periodic PC, (3) using two periodic PCs, (4) using a single PC, and (5) using a single periodic PC. Result: The results of this research proved that it is possible to work with acceptable reconstructions of compressed images in the field of dermatology, without losing the quality and characteristics that allow to reach a correct diagnosis. In addition, this achievement permits to correctly classify many diseases without fear of being wrong. Conclusion: With the method presented, the use of a robust medical image compression technique that could be very useful in the field of health is proposed. The images allow the diagnosis of diseases such as COVID-19 in paucisymptomatic patients, understanding them allows minimizing their weight without losing quality, which facilitates their use and storage.

Introducción: El empleo de imágenes médicas en el diagnóstico de enfermedades ha ido ganando adeptos. Un ejemplo es la COVID-19 que cursa con manifestaciones clínicas dermatológicas. Objetivo: Aprovechar la cuasi-periodicidad de los componentes principales de la descomposición en imágenes médicas, que representan manifestaciones dermatológicas en pacientes paucisintomáticos de COVID-19. Métodos: Se tomó un conjunto de fotografías de uno de los patrones más frecuentes en la COVID-19 (el patrón maculopapular), caracterizado por un exantema eritematopapular, y se realizó la compresión de una de las imágenes médicas. Dicha compresión se realizó de diferentes formas: (1) usando dos componentes principales, (2) usando tanto un componente principal periódico como no periódico, (3) dos componentes principales periódicos, (4) un único componente principal, y (5) un solo componente principal periódico. Resultados: Es posible trabajar con reconstrucciones aceptables de imágenes comprimidas en el campo de la dermatología, sin perder la calidad y características que permitan llegar a un diagnóstico correcto. Además, este logro permite clasificar correctamente muchas enfermedades sin miedo a equivocarse. Conclusiones: Con el método presentado se propone el uso de una técnica robusta de compresión de imágenes médicas que podría ser de gran utilidad en el campo de la salud. Las imágenes permiten el diagnóstico de enfermedades como la COVID-19 en pacientes paucisintomáticos, con cuya compresión se minimiza su peso sin perder la calidad, lo que facilita su uso y almacenamiento.