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Visão robótica na análise automatizada do pé diabético
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia | |
| datacite.subject.sdg | 09:Indústria, Inovação e Infraestruturas | |
| dc.contributor.advisor | Coelho, Luís Filipe Martins Pinto | |
| dc.contributor.author | BASTOS, ANTÓNIO PEDRO ALMEIDA | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-10T13:07:02Z | |
| dc.date.available | 2025-12-10T13:07:02Z | |
| dc.date.issued | 2025-10-27 | |
| dc.description.abstract | A diabetes mellitus (DM), geralmente conhecida como diabetes, é uma doença crónica de elevada prevalência, constituindo uma das principais causas de mortalidade e morbilidade. A ausência de tratamento pode conduzir a complicações graves, como o pé diabético, pelo que o diagnóstico precoce é fundamental. Na área clínica, existem métodos de diagnóstico, como os testes de sensibilidade do pé diabético com o monofilamento Semmes-Weinstein (SW), cuja repetição e simplicidade tornam a sua automatização vantajosa. Nesta dissertação, foi desenvolvido um sistema de análise do pé diabético como end-effector para robô, que permite a aproximação segura ao paciente e suporta a recolha de informação do mesmo pela utilização de sensores. Inicialmente, para o sistema de visão que estima a localização dos pontos em avaliação, foram utilizadas as redes neuronais convolucionais UNet e UNet 3+ para segmentação de imagens da região plantar. Posteriormente, desenvolveu-se um end-effector instrumentado, na forma de um sistema de análise de parâmetros como a força e temperatura, utilizando um transdutor de força e um termómetro MLX90614, com transmissão dos dados para o PC. Foram realizados testes para validar o funcionamento do sistema e estudar a influência da tara antes de efetuar medições. Por último, desenvolveu-se um programa em Python para controlo do robô UR3e, permitindo automatizar o teste de sensibilidade com o end-effector acoplado. A arquitetura UNet revelou melhor desempenho de segmentação, com F1-Score e índice de Jaccard superiores e maior equilíbrio entre precision e recall, enquanto a UNet 3+ apresentou instabilidade e uma forte dependência do dataset. Nos testes com o transdutor, a aplicação da tara mostrou ser essencial para eliminar o offset inicial e garantir medições mais fiáveis e reprodutíveis. O sistema robótico desenvolvido demonstrou a viabilidade da automatização do teste com o monofilamento Semmes-Weinstein com o robô UR3e, embora persistam limitações que deverão ser colmatadas em desenvolvimentos futuros. O projeto desenvolvido demonstrou o potencial de aplicações de robôs colaborativos no contexto biomédico, ao automatizar processos e recolher dados de interesse, através de sistemas de análise como os end-effectors. Assim, constitui um ponto de partida para o desenvolvimento de futuros trabalhos mais eficientes e adaptáveis aos contextos clínicos em evolução constante. | por |
| dc.description.abstract | Diabetes mellitus (DM), commonly known as diabetes, is a chronic disease with high prevalence, constituting one of the leading causes of mortality and morbidity. Lack of treatment can lead to serious complications, such as diabetic foot, so early diagnosis is essential. In the clinical field, there are diagnostic methods such as diabetic foot sensitivity tests using the Semmes-Weinstein (SW) monofilament, whose repeatability and simplicity make automation advantageous. In this dissertation, a diabetic foot analysis system was developed as an end-effector for a robot, which allows safe approach to the patient and supports the collection of information from the patient through the use of sensors. Initially, for the vision system that estimates the location of the points under evaluation, UNet and UNet 3+ convolutional neural networks were used for image segmentation of the plantar region. Subsequently, an instrumented end-effector was developed in the form of a system for analysing parameters such as force and temperature, using a force transducer and an MLX90614 thermometer, with data transmission to the PC. Tests were carried out to validate the functioning of the system and study the influence of tare before taking measurements. Finally, a Python programme was developed to control the UR3e robot, allowing the sensitivity test to be automated with the end-effector attached. The UNet architecture showed better segmentation performance, with higher F1-Score and Jaccard index and greater balance between precision and recall, while UNet 3+ showed instability and a strong dependence on the dataset. In tests with the transducer, the application of tare proved essential to eliminate the initial offset and ensure more reliable and reproducible measurements. The robotic system developed demonstrated the feasibility of automating the Semmes-Weinstein monofilament test with the UR3e robot, although limitations remain that should be addressed in future developments. The project demonstrated the potential of collaborative robots applications in the biomedical context by automating processes and collecting data of interest through analysis systems such as end-effectors. Thus, it constitutes a starting point for the development of future work that is more efficient and adaptable to constantly evolving clinical contexts. | eng |
| dc.identifier.tid | 204066859 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/31150 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | Diabetic Foot | |
| dc.subject | Semmes-Weinstein Monofilament | |
| dc.subject | Automation | |
| dc.subject | Image Segmentation | |
| dc.subject | End-Effector | |
| dc.subject | Collaborative Robots | |
| dc.subject | Robôs Colaborativos | |
| dc.subject | Automatização | |
| dc.subject | Segmentação de Imagens | |
| dc.subject | Monofilamento Semmes-Weinstein | |
| dc.subject | Pé Diabético | |
| dc.title | Visão robótica na análise automatizada do pé diabético | por |
| dc.title.alternative | Robotic vision in the automated analysis of diabetic foot | eng |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Biomédica |