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Aplicativo móvel de processamento de imagens digitais para classificação automática de tecidos de lesões por pressão / Mobile imaging app for automatic classification of pressure injury tissues
Branco, Huara Paiva Castelo; Santana, Levy Aniceto; Neves, Rinaldo de Souza; Guadagnin, Renato da Veiga.
  • Branco, Huara Paiva Castelo; Escola Superior de Ciências da Saúde. BR
  • Santana, Levy Aniceto; Escola Superior de Ciências da Saúde. BR
  • Neves, Rinaldo de Souza; Escola Superior de Ciências da Saúde. BR
  • Guadagnin, Renato da Veiga; Doutor em Ciências da Administração. BR
Enferm. foco (Brasília) ; 10(7): 22-27, dez. 2019. ilus
Article in Portuguese | BDENF, LILACS | ID: biblio-1050580
RESUMO

Objetivo:

avaliar o desempenho de uma técnica automática para extração de características dos tipos de tecidos de lesões por pressão por processamento de imagens digitais, embutida em um aplicativo móvel (App) para smartphones.

Metodologia:

estudo transversal controlado, realizado em 20 imagens de lesões sacrais e trocantéricas. Aferiu-se a concordância na caracterização tecidual presente no leito das lesões entre o App e um comitê de juízes.

Resultados:

a precisão global do App na identificação de granulação, liquefação e coagulação foi de 75%. Constatou-se independência intraobservador nos desfechos das aferições realizadas pelo aplicativo.

Conclusões:

o App obteve desfechos promissores ao classificar os tipos de tecidos inviáveis e granulação, sendo necessário aprimoramento do desempenho em feridas complexas e de outras etiologias. (AU)
ABSTRACT

Objective:

to evaluate the performance of an automated technique for extraction of characteristics of the types of tissues from pressure lesions by digital image processing, inserted in a mobile application (App) for smartphones.

Methodology:

crosssectional, controlled study of 20 images of sacral and trochanteric lesions. The concordance in the tissue characterization present in the center of the lesions between the App and a committee of judges was checked.

Results:

the overall accuracy of the App in the identification of granulation, liquefaction and coagulation was 75%. Intraobserver independence was observed in the results of the measurements performed by the application.

Conclusions:

the App obtained promising outcomes classifying non-viable tissue types and granulation tissue, and an improvement of the app's performance is necessary in complex wounds and other etiologies. (AU)
RESUMEN

Objetivo:

evaluar el rendimiento de una técnica automática para extraer características de los tipos de tejido de las lesiones por presión mediante el procesamiento digital de imágenes, incorporado en una aplicación móvil para smartphone.

Metodología:

estudio transversal controlado hecho en 20 imágenes de lesiones trocantéricas y en la región sacro. Se verificó la concordancia en la caracterización de los tejidos presentes en el lecho de las lesiones entre la aplicación y un comité de jueces.

Resultados:

la precisión general de la aplicación en la identificación de tejidos presentes en el lecho de las LPP (lesiones por presión) fue de 75%. Se comprobó la independencia intraobservadora en los puntos finales de las mediciones realizadas por la aplicación.

Conclusiones:

la aplicación obtuvo resultados promisorios al evaluar los tipos de tejidos no viables y granulación y es necesario prefeccionar el desempeño en heridas complejas y de otras etiologías. (AU)
Subject(s)


Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Pressure Ulcer Type of study: Observational study / Prevalence study / Prognostic study Language: Portuguese Journal: Enferm. foco (Brasília) Journal subject: Nursing Year: 2019 Type: Article Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Doutor em Ciências da Administração/BR / Escola Superior de Ciências da Saúde/BR

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LILACS

LIS


Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Pressure Ulcer Type of study: Observational study / Prevalence study / Prognostic study Language: Portuguese Journal: Enferm. foco (Brasília) Journal subject: Nursing Year: 2019 Type: Article Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Doutor em Ciências da Administração/BR / Escola Superior de Ciências da Saúde/BR