Implementación del algoritmo SAM para el resaltado de lesiones en pie diabético

• Autores: Luis José Mejía Ramos, Antonio Alarcón Paredes, Iris Paola Guzmán Guzmán, Gustavo-Adolfo Alonso Silverio
• Localización: XIKUA Boletín Científico de la Escuela Superior de Tlahuelilpan, ISSN-e 2007-4948, Nº. Extra 12, 2024 (Ejemplar dedicado a: Special (July)), págs. 65-70
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Implementation of the SAM algorithm for highlighting lesions in diabetic foot
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• Resumen
  • español

    El pie diabético es una complicación crónica de la diabetes mellitus que puede ocurrir cuando los niveles de glucosa en sangre no están adecuadamente controlados. Esta condición daña los nervios y/o los vasos sanguíneos de los pies, y si no se cuida adecuadamente, puede llevar a lesiones, infecciones y, en casos graves, a la amputación de las extremidades. Se estima que entre el 71% y el 85% de los pacientes diabéticos con úlceras en los pies requieren amputaciones. Por lo tanto, es crucial detectar el desarrollo de úlceras en el pie para mejorar la calidad de vida de los pacientes con pie diabético.

    En este trabajo, se propone una implementación del algoritmo de segmentación SAM con el objetivo de eliminar el fondo de las fotografías e identificar las lesiones presentes en el pie. Esto se hace con la finalidad de facilitar la identificación de estas lesiones en instituciones de atención médica que no cuentan con especialistas disponibles.

    Es importante tener en cuenta que, aunque el uso de algoritmos de segmentación puede ser útil como una herramienta de apoyo en la detección de lesiones en el pie diabético, es fundamental que los resultados sean validados por profesionales de la salud especializados. La evaluación clínica y el diagnóstico preciso deben ser realizados por médicos o especialistas capacitados en el cuidado de los pies diabéticos.

  • English

    Diabetic foot is a chronic complication of diabetes mellitus that can occur when blood glucose levels are not properly controlled. This condition damages the nerves and/or blood vessels in the feet, and if not properly cared for, it can lead to injuries, infections, and, in severe cases, limb amputation. It is estimated that 71% to 85% of diabetic patients with foot ulcers require amputations. Therefore, it is crucial to detect the development of foot ulcers to improve the quality of life for patients with diabetic foot.

    In this work, we propose the implementation of the SAM segmentation algorithm to remove the background from photographs and highlight the lesions present in the foot. The aim is to facilitate the identification of these lesions in healthcare institutions where specialists may not be available.

    It is important to note that, although the use of segmentation algorithms can be helpful as a support tool in detecting foot lesions in diabetic patients, it is essential to validate the results with specialized healthcare professionals. Clinical evaluation and accurate diagnosis should be conducted by physicians or specialists trained in the care of diabetic feet.