III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.REFERÊNCIASFigura 8 – Resultados do Teste t para fibrina.Da mesma forma existem dois outros gráficos quetambém comprovam a similaridade dos resultados obtidospelo Image J e pela pesquisa deste trabalho; a figura 7mostra os resultados do Teste t Student para área degranulação e a figura 8 para a área de fibrina.4. ConclusõesTanto o uso pelo Image J como pela nossametodologia baseada em ANN apresentam resultadossatisfatórios. Foi aplicado Teste t Student com parâmetrode 95% de acerto nos resultados obtidos paracomprovação da eficiência das metodologias. Com issofica-se comprovado que a variação entre os resultadosobtidos pela metodologia proposta e pelo Image J sãoaceitáveis e que as metodologias podem ser aplicadas naprática.Os resultados sugerem que ambos os métodos deanálise de imagens mostraram-se eficazes na mensuraçãodas áreas total, de granulação e de fibrina, consolidandoseem métodos adequado para avaliação dinâmicoterapêuticadas úlceras de perna. As Redes NeuraisArtificiais mostraram-se uma metodologia superior deanálise de imagens quanto a praticidade, com menorinterferência do aplicador/pesquisador por não requererdelineamento manual.Este projeto encoraja e contribui para a divulgação denovas tecnologias e conseqüente uso do software nestaárea e também para o surgimento de novas linhas depesquisas.[1] Abbade, L. P. F., Lastória, S., 2005. Venous ulcer:epidemiology, physiopathology, diagnosis and treatment.International Journal of Dermatology, Vol. 44, pp. 449 – 456.[2] Albu, A., Ungureanu, L., 2005. Artificial Neural Networkin Medicine. In Symposium on Applied ComputationalIntelligence.[3] Barros, J. R., 2000. Insuficiência Venosa Crônica. In Pitta,G. B. B., Castro, A.A. & Burihan, E. Angiologia e CirurgiaVascular: Guia Ilustrado, in UNISAL/ECMAL, Brazil, Maceió.[4] Borges, E. L., 2005. Tratamento Tópico de Úlcera Venosa:Proposta de Uma Diretriz Baseada em Evidência, MSc. Thesis,University of São Paulo.[5] Dean, S., 2006. Leg Ulcers – Causes e Management.Reprinted from Australian Family Physician, Vol. 35, no. 7, pp.480-484.[6] Figueiredo, M., 2003. Úlcera Varicosa. Angiologia eCirurgia Vascular: Guia Ilustrado, viewed, 13 April 2007,.[7] Goldman, R.J., Salcido, R., 2002. More Than One Way toMeasure a Wound: An Overview of Tools and Techniques –Clinical Management. Advances in Skin & Wound Care, vol.15,no.5.[8] Gomes, F.G., Santana, L. A. & Minatel, D. G., 2005. Usodo Software Image J Para Análise Clínico-Fotográfica dasÚlceras de Perna. 5 o . Encobio “Encontro de Bioengenharia”,University of São Paulo, pp. 37.[9] Gonzalez, R., Woods, R., 2002, Digital Image Processing,2nd edn, Prentice Hall.[10] Haykin, S., 2001, Neural Networks: A ComprehensiveFoundation, 2nd edn, Prentice Hall.[11] Kupcinskas, A. J., 2006, viewed 13 February 2006,.[12] Mekkes, J.R., Loots, M.A.M., Van Der Wal, A.C., & Bos,J.D., 2003. Causes, Investigation And Treatment Of LegUlceration. British Journal of Dermatology, vol.148, pp. 388-401.[13] Phillips, T. J., Dover, J. S., 1991. Leg Ulcers. J Am AcadDermatol, St Louis, vol.25, pp. 965-987.[14] Pitta, G. B. B., Castro, A. A. & Burihan, E, 2000.Angiologia e Cirurgia Vascular: Guia Ilustrado, inUNISAL/ECMAL, Brazil, Maceió.[15] Math Works, 2004, ver. 7, computer program, The MathWorks Inc., Matlab Help, USA.5 – AGRADECIMENTOSAgradecemos ao Ambulatório de Dermatologia deÚlceras Neurovasculares (ADUN) e ao Centro de SaúdeEscola (CSE) do Departamento de Clínica Médica daFMRP-USP pelo fornecimento das imagens de úlcera deperna, aos profissionais dessas entidades por tirar dúvidassobre a área da saúde e por apoiarem e motivarem odesenvolvimento dessa metodologia.11