Sistema electrónico para el diagnóstico del síndrome de túnel carpiano (STC), aplicando procesamiento de imágenes térmicas

Abstract

En esta investigación se desarrolla un sistema de diagnóstico para el Síndrome de Túnel Carpiano (STC), que usa procesamiento de imágenes térmicas, con el fin de crear un método de diagnóstico no invasivo, para evitar dolor en las personas que sufren de esta enfermedad. El sistema se desarrolla en la placa Raspberry Pi 3, que es hardware libre y programada en la librería OpenCV, del software libre Python.

El presente proyecto de investigación describe el diseño e implementación de un sistema que permite leer una imagen térmica, capturada por una cámara termográfica, para procesarla mediante filtros de OpenCV. El procesamiento de las imágenes proporciona el área con la temperatura más elevada de la zona de interés, en este caso la mano y el brazo del paciente. El sistema permite ingresar la temperatura central del paciente y superficial del área de interés, para realizar el cálculo de la temperatura corporal, y de esta manera analizar si el resultado está dentro de los rangos normales. Las imágenes y datos resultantes se presentan en una interfaz gráfica amigable y fácil de comprender, que fue diseñada en QTCreator. El usuario del sistema tiene la opción de guardar toda la información que se obtuvo del análisis en una base de datos, que se encuentra en el mismo sistema.