Atenção espacial

Scientific Reports volume 13, Artigo número: 12516 (2023) Citar este artigo

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Diagnosticar queimaduras em humanos tornou-se fundamental, pois a identificação precoce pode salvar vidas. O processo manual de diagnóstico de queimaduras é demorado e complexo, mesmo para médicos experientes. Os modelos de aprendizado de máquina (ML) e redes neurais convolucionais profundas (CNN) surgiram como o padrão para diagnóstico de imagens médicas. A abordagem baseada em ML normalmente requer recursos artesanais para treinamento, o que pode resultar em desempenho abaixo do ideal. Por outro lado, os métodos baseados em DL extraem recursos automaticamente, mas projetar um modelo robusto é um desafio. Além disso, os métodos DL superficiais carecem de dependência de recursos de longo alcance, diminuindo a eficiência em várias aplicações. Implementamos vários modelos profundos de CNN, ResNeXt, VGG16 e AlexNet, para diagnóstico de queimaduras humanas. Os resultados obtidos a partir desses modelos foram considerados menos confiáveis, uma vez que modelos CNN rasos e profundos precisam de módulos de atenção aprimorados para preservar as dependências de recursos. Portanto, no estudo proposto, o mapa de características é dividido em diversas categorias, e as dependências de canal entre quaisquer dois mapeamentos de canais dentro de uma determinada classe são destacadas. Um mapa de atenção espacial é construído considerando as ligações entre as feições e suas localizações. Nosso modelo de kernel BuRnGANeXt50 baseado em atenção e camadas convolucionais também são otimizados para diagnóstico de queimaduras humanas. O estudo anterior classificou a queimadura com base na profundidade do enxerto e do não enxerto. Primeiramente classificamos a queimadura com base no grau. Posteriormente, é classificado em enxertado e não enxertado. Além disso, o desempenho do modelo proposto é avaliado no Burns_BIP_US_database. A sensibilidade do BuRnGANeXt50 é de 97,22% e 99,14%, respectivamente, para classificação de queimaduras com base no grau e profundidade. Este modelo pode ser utilizado para triagem rápida de pacientes queimados e pode ser executado na nuvem ou em uma máquina local. O código do método proposto pode ser acessado em https://github.com/dhirujis02/Journal.git para fins de reprodutibilidade.

A queimadura é uma condição com risco de vida que precisa de tratamento precoce. É classificado em várias categorias com base na gravidade e nos tecidos afetados. O método mais prevalente para categorização de queimaduras é o mecanismo de "grau", que divide as queimaduras em três categorias principais: queimaduras de primeiro grau (dérmica superficial), queimaduras de segundo grau (dérmica profunda) e queimaduras de terceiro grau (espessura total). A queimadura superficial afeta apenas a camada superior da pele (epiderme). Os principais sintomas incluem vermelhidão, dor e leve inchaço. A cicatrização geralmente ocorre em poucos dias sem deixar cicatrizes1. A queimadura dérmica profunda afeta a epiderme e parte da derme (a segunda camada da pele). Os sintomas incluem vermelhidão, bolhas, dor intensa e inchaço. O tempo de cicatrização pode variar e podem ocorrer cicatrizes dependendo da profundidade e extensão da queimadura. A queimadura de espessura total estende-se por toda a epiderme e derme, atingindo o tecido subcutâneo. Os sintomas podem incluir aparência coriácea ou carbonizada, insensibilidade à dor (devido a danos nos nervos) e coloração branca ou marrom escura. A cicatrização é lenta e pode exigir enxerto de pele, e cicatrizes são comuns. Para o tratamento de queimaduras humanas, os primeiros socorros não podem ser administrados a uma vítima de queimadura antes de diagnosticar adequadamente a lesão2. Quanto mais profunda for a queimadura, mais grave será a lesão. Um dermatologista avalia a gravidade da queimadura antes da realização do enxerto. O enxerto envolve a substituição da pele danificada por tecido saudável de uma área não queimada. Após 14–21 dias de terapia, uma queimadura superficial (primeiro grau) será recuperada. Na Tabela 1 vemos como o médico determina a gravidade das queimaduras com base na cor das áreas afetadas.

O processo manual de diagnóstico de queimaduras requer o envolvimento de especialistas, tornando o processo demorado e caro. Especialistas em dermatologia empregam fluorometria de fluorescência, fluorescência e imagens de ultrassom para prever a profundidade da queimadura, alcançando precisão diagnóstica entre 50 e 80%3. As queimaduras dérmicas profundas afetam a segunda camada da pele, enquanto as queimaduras de espessura total penetram na terceira camada e geralmente envolvem tecidos, músculos e cicatrizes danificados, impactando significativamente a vida do paciente. O tratamento eficaz para cicatrizes de queimaduras é essencial e os médicos utilizam técnicas anti-cicatrizes4. A gravidade das queimaduras também pode ter consequências negativas a longo prazo para os pacientes5. Estudos anteriores empregaram métodos de aprendizado de máquina para diagnóstico de queimaduras, que normalmente envolvem o pré-processamento de imagens queimadas para reduzir o tamanho e o ruído. Recursos artesanais de textura e forma são extraídos manualmente para treinamento e classificação de tipos de queima, mas essa abordagem requer um pequeno conjunto de dados e conhecimento especializado, levando a possíveis erros que reduzem o desempenho do modelo.