INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA DIAGNÓSTICO POR IMAGEM

Inteligência Artificial na medicina

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Um novo jeito de fazer Prick Test

Prick Test

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Fonte: https://www.informedhealth.org/what-kinds-of-allergy-tests-are-there.2967.en.html

São testes cutâneo de alergia, também chamado de Prick Test, no

qual são analisados as características das reações formadas pelos

alérgenos (pápulas) aplicados na pele através de punctura.

O que são testes de punctura?


Figures

A) Error 20.45% | B) Error 35.55%

Métodos de aferir reações cutâneas


Comparação: Computacional X Convencional

Computational Conventional Percentual

Area (cm2) Area (cm2) Error (%)

0,173 0,244 40,839

0,143 0,246 72,369

0,126 0,169 34,252

0,103 0,07 32,053

0,291 0,597 105,236

0,101 0,196 94,209

0,501 0,388 22,461

0,155 0,089 42,408

0,171 0,353 105,938

0,159 0,332 108,955

0,099 0,332 236,621

0,194 0,374 93,197

0,267 0,278 4,229

0,226 0,385 70,452

0,148 0,324 118,084

0,503 0,436 13,362

0,355 0,439 23,652

0,966 0,562 41,786

0,372 0,182 50,938

0,097 0,361 270,566


Pesquisas e trabalhos realizados por outros autores

This article has been accepted for publication in a future issue of this jornal, but has not been fully edited. Content may change prior to final publication. Citation information: DOI 10.1109/JBHI.2017.2680840. IEEE Journal of

Biomedical and Health Informatics

Medical Device for Automated Prick Test ReadingXabier Justo, Iñaki Díaz, Jorge Juan Gil, and Gabriel Gastaminza

Skin prick test digital imaging system with manual, semiautomatic, and automatic wheal

edge detection and area measurement

Cesare Svelto¹ • Matteo Matteucci¹ • Alexey Pniov² • Lorenzo Pedotti³

Received: 31 January 2017 / Revised: 14 December 2017 / Accepted: 21 February 2018 / Published online: 2 April 2018 ©Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2018

Robust automated reading of the skin prick test via 3D imaging andparametric surface fittingJesus Pineda, Raul Vargas, Lenny A. Romero, Javier Marrugo, Jaime Meneses, Andres G. Marrugo

Published: October 21, 2019

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0223623


Imagem editadaFotografia

Inteligência Artificial


Treinamento com 342 imagens. Acerto de aproximadamente 50%

Prova de conceito e resultado dos treinamentos


Resultado do treinamento com 1664 imagens. Aproximadamente 80% de acerto.



Treinamento com apenas 182 imagens. Acerto de aproximadamente 100%

Treinamento com 402 imagens. Acerto de aproximadamente 85%, chegando 98%



Salvar exameÁrea das pápulas pintadas e calculadas

Capturar foto

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