Hemos creado una aplicación para Android que puede detectar la hipertermia en el pie diabético como se muestra en este video de 25 segundos.
El sistema de adquisición consta de un teléfono inteligente y una cámara térmica FlirOne Pro acoplada al teléfono. La persona analizada se sienta en una camilla clínica y se le toma una imagen térmica sobre la marcha. Un algoritmo basado en inteligencia artificial permite aislar los arcos plantares en la imagen térmica. A continuación, se muestra la diferencia de temperatura punto a punto entre el pie izquierdo y el derecho. Las áreas rojas son donde esta diferencia es más pronunciada.
Si esta diferencia térmica es superior a 2,2°C, se dice que hay hipertermia, signo precursor de una úlcera.
Para la persona analizada, vemos que esta diferencia media es de 0,8°C y que las zonas más calientes (talón derecho y dedo pulgar del pie izquierdo) están por debajo de los 2,2°C. Esta persona por lo tanto no tiene hipertermia.
Este sistema fácil de usar y muy rápido se ofrecerá a la venta para hospitales y consultorios médicos para prevenir de mejor manera las úlceras o pie diabético. Contribuirá a una mejor atención de los pacientes diabéticos.
A continuación encontrará las publicaciones científicas de este trabajar. Se pueden descargar en "Base de datos".
[1] D. Bouallal, H. Douzi, R. Harba, Diabetic foot thermal image segmentation using Double Encoder-ResUnet (DE-ResUnet), Journal of Medical Engineering & Technology, Vol. 46:5, pp. 378-392, 2022.
[2] D. Bouallal, A. Bougrine, R. Harba, R. Canals, H. Douzi, L. Vilcahuaman, H. Arbanil, STANDUP database of plantar foot thermal and RGB images for early ulcer detection, Open Research Europe, https://doi.org/10.12688/openreseurope. 14706.1, 2022.
[3] D. Bouallal, H. Douzi, R. Harba, Registration Methods for Thermal Images of Diabetic Foot Monitoring: A Comparative Study, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, doi 10.14569/IJACSA.2022.0130670, 2022.
[4] A. Bougrine, R. Harba, R. canals, R . Ledee, M. Jabloun, A. Villeneuve, Segmentation of Plantar Foot Thermal Images Using Prior Information, Sensors 2022, 22(10), 3835; https://doi.org/10.3390/s22103835
[5] A. Bougrine, R. Harba, R. Canals, R. Ledée and M. Jabloun, A comparison of active contours prior shape segmentation methods: application to diabetic plantar foot thermal images, ICDIPV, doi:10.5121/csit.2019.90404, 2019.
[6] A. Bougrine, R. Harba, R. Canals, R. Ledée and M. Jabloun, On the segmentation of plantar foot thermal images with Deep Learning, EUSIPCO, doi:10.23919/EUSIPCO.2019.8902691, 2019.
[7] A. Bougrine, R. Ledee, R. Canals, R. Harba, M. Jabloun, Segmentation d’images thermiques de la voûte plantaire par Deep Learning, GRETSI, 2019.
[8] A. Bougrine, R. Harba, R. Canals, R. Ledee, and M. Jabloun, A mobile, reliable and user-friendly technology for processing plantar foot infrared thermal images applied to the early prevention of foot ulcers, DiabeticFoot-Europe, 2019.
[9] D. Bouallal, A. Bougrine, H. Douzi, R. Harba, and R. Canals, Segmentation of plantar foot thermal images: Application to diabetic foot diagnosis, International Conference on Systems, Signals, and Image Processing, vol. 2020-July, pp. 116–121, 2020.
[10] A. Bougrine, R. Canals, R. Harba, K. Jin, Smartphone hyperthermia detection in plantar foot thermal images with Deep Learning, ISBI, 2021.
[11] D. Bouallal, H. Douzi, R. Harba, Segmentation of plantar foot thermal images: application to diabetic foot diagnosis, International Conference on Systems, Signals and Image Processing, pp. 116-121, 2020.
[12] A. Aferhane, D. Bouallal, H. Douzi, R. Harba, Affine registration of plantar foot thermal images with Deep Learning: application to diabetic foot diagnosis, The International Conference on Intelligent Systems and Smart Technologies, 2023.
[13] A. Bougrine Analyse d’images thermiques de la voute plantaire : application au diagnostic du pied diabétique. PhD defence the 8 October 2020, Université of Orléans.
[14] D. Bouallal Analyse et traitement des images thermiques pour le contrôle et l'évaluation du pied diabétique par apprentissage profond. PhD defence the 18 March 2023, university of Agadir.