Detección y medición de pápulas en imágenes 3D de la prueba cutánea mediante redes neuronales convolucionales

Abstract

La prueba cutánea (SPT) se utiliza para diagnosticar múltiples alergias. Este método se basa en medir el tamaño de las pápulas que aparecen en la piel al exponerse a un alérgeno. No obstante, la medición manual es un proceso tedioso y es susceptible a errores inter e intraobservador. Por esta razón, se han planteado diferentes enfoques, con el fin de mejorar la reproducibilidad de la prueba. El objetivo de este trabajo es mejorar parte de la lectura automatizada de la prueba cutánea, mejorando la confiabilidad del proceso de detección de pápulas mediante el uso de redes neuronales convolucionales (CNN). El conjunto de datos está conformado por imágenes 3D de la superficie del brazo. Con estas, se entrena una CNN para detectar y segmentar las pápulas, y finalmente, se realiza un ajuste paramétrico para medir su diámetro mayor. Estos resultados son comparados con las mediciones realizadas por un médico en una interfaz, para así obtener indicadores de concordancia entre las medidas. Los resultados muestran que, a pesar de la poca cantidad de datos adquiridos, el método planteado permite realizar una detección confiable. Estos resultados podrían ser mejorados teniendo una mayor cantidad de datos para mejorar la generalización y exactitud de la segmentación de la CNN.