SISTEMA DE DETECCIÓN Y MEDICIÓN AUTOMÁTICA DE HERIDAS IMPLEMENTADO EN YOLOV7, PARA APLICACIÓN FUTURA DE CICATRIZADO

SISTEMA DE DETECCIÓN Y MEDICIÓN AUTOMÁTICA DE HERIDAS IMPLEMENTADO EN YOLOV7, PARA APLICACIÓN FUTURA DE CICATRIZADO

Las heridas crónicas y superficiales afectan gravemente la calidad de vida de pacientes, especialmente diabéticos y ancianos, y requieren monitoreo constante para evitar complicaciones. Este trabajo propone un método de aprendizaje profundo basado en YOLOv7 para la detección automática de heridas su...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Velázquez, Juan Alberto Antonio, Reyes-Nava, Adriana, González-Domínguez, Marcos-C, Alejo-Eleuterio, Roberto, González-Ramírez, Marlon David, García-Álcantara, Elizabet
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2025
Acceso en línea:https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/20588
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spelling NEXO205882025-06-26T16:46:06Z AUTOMATIC WOUND DETECTION AND MEASUREMENT SYSTEM IMPLEMENTED IN YOLOV7, FOR FUTURE WOUND HEALING APPLICATION SISTEMA DE DETECCIÓN Y MEDICIÓN AUTOMÁTICA DE HERIDAS IMPLEMENTADO EN YOLOV7, PARA APLICACIÓN FUTURA DE CICATRIZADO Velázquez, Juan Alberto Antonio Reyes-Nava, Adriana González-Domínguez, Marcos-C Alejo-Eleuterio, Roberto González-Ramírez, Marlon David García-Álcantara, Elizabet Wound-detection YOLOv7 scrapes cuts-and-bruises detección-de-heridas, YOLOv7, raspones, cortes, magulladuras Chronic and superficial wounds significantly impact the quality of life of patients, particularly those with diabetes and the elderly, requiring constant monitoring to prevent complications. This study proposes a deep learning method based on YOLOv7 for the automatic detection of superficial wounds (cuts, scrapes, and bruises) in images, as the first stage of a robotic system equipped with a helium plasma device to assist in healing the detected wounds. Using a dataset of 266 images of superficial wounds, the model was trained over 100 epochs, achieving an average precision of 93% (mAP@0.5). The results demonstrate promising performance in wound localization, regardless of the background, with an F1-score of 0.90. This non-invasive approach has the potential to enhance medical care by enabling fast and accurate detection, laying the groundwork for the automation of wound healing treatments Las heridas crónicas y superficiales afectan gravemente la calidad de vida de pacientes, especialmente diabéticos y ancianos, y requieren monitoreo constante para evitar complicaciones. Este trabajo propone un método de aprendizaje profundo basado en YOLOv7 para la detección automática de heridas superficiales (cortes, raspones y magulladuras) en imágenes, como primera etapa para un sistema robótico que tendrá un dispositivo basado en un plasma de helio el cual pueda ayudar a cicatrizar la herida detectada. Utilizando un dataset de 266 imágenes de heridas superficiales, el modelo fue entrenado durante 100 épocas, alcanzando una precisión promedio de 93% (mAP@0.5). Los resultados muestran un rendimiento prometedor en la localización de heridas, independiente del fondo, con un F1-score de 0.90. Este enfoque no invasivo tiene el potencial de mejorar la atención médica al proporcionar una detección precisa, sentando las bases para la automatización de tratamientos de cicatrización Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2025-06-26 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-Reviewed Article Artículo revisado por pares application/pdf https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/20588 10.5377/nexo.v38i01.20588 Nexo Revista Científica; Vol. 38 No. 01 (2025); 35-57 Nexo Revista Científica; Vol. 38 Núm. 01 (2025); 35-57 1995-9516 1818-6742 spa https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/20588/25078 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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