Thermomater AI

Este repositorio contiene un modelo de segmentación para dermatomas podales basado en imágenes térmicas. Su objetivo principal es proporcionar herramientas y recursos para la segmentación de regiones específicas del pie, utilizando técnicas de aprendizaje profundo.

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📁 Estructura de Carpetas

├── App/ # Código fuente de la aplicación móvil
├── Models/ # Enlaces a modelos entrenados en Kaggle (>25 MB)
├── notebooks/ # Jupyter notebooks de entrenamiento, inferencia y análisis
└── README.md # Documentación principal (este archivo)

1. App/

Contiene todo lo generado por Android Studio y Chaquopy para la aplicación móvil:

• Archivos Kotlin (.kt)
• Scripts Python (.py) integrados con Chaquopy
• Archivos de configuración Gradle

Nota: Usamos el plugin de Chaquopy para ejecutar scripts de Python dentro de la app, lo que facilita:

• El uso de OCR para extraer regiones de interés
• La aplicación de registro no rígido para alinear secuencias
• La carga y ejecución de modelos .tflite

2. Base_de_Datos/

Incluye los 30 casos de imágenes térmicas originales y máscaras de segmentación:

├── Imágenes/
└── Mascaras - Manuales/
└── Mascaras - Red/

Estos datos sirvieron para entrenar y validar los modelos de segmentación.

3. Models/

Aquí encontrarás un archivo models.md con enlaces a los modelos entrenados y alojados en Kaggle (GitHub no acepta archivos >25 MB):

• ResUNet + EfficientNetB3 (.tflite): mejor combinación de métricas usada en la app
• ResUNet + ResNet34
• YOLOv11 (segmentación y detección)

4. notebooks/

ResUNet/Resnet34:

• resunet-resnet34-mamitas-train:
  Cuaderno para entrenar el modelo con arquitectura ResUNet con Backbone de Resnet34 para segmentación de pies.
• resunet-resnet34-mamitas-test:
  Cuaderno para realizar inferencia con el modelo ResUNet con Backnone de Resnet34 entrenado.

ResUNet/EfficientnetB3:

• resunet-efficientnetb3-mamitas-train:
  Cuaderno para entrenar el modelo con arquitectura ResUNet con Backbone de EfficientnetB3 para segmentación de pies.
• resunet-efficientenetb3-mamitas-test:
  Cuaderno para realizar inferencia con el modelo ResUNet con Backnone de EfficientnetB3 entrenado.

YOLOv11 - Segmentation:

• yolov11-mamitas-seg-train:
  Cuaderno para entrenar YOLOv11 para segmentación de pies.
• yolov11-mamitas-seg-test-and-metrics:
  Cuaderno para realizar inferencia con el modelo YOLOv11 entrenado y sacar las metricas de Dice, Jaccard, Sensitivity, Specificity.

YOLOv11 - Detection:

• yolov11-mamitas-obj-dect-train:
  Cuaderno para entrenar YOLOv11 para detección de pies.
• yolov11-mamitas-seg-test-and-metrics:
  Cuaderno para realizar inferencia con el modelo YOLOv11 de detección entrenado.

Análisis Térmico y Registro No Rígido

• mamitas-map-dermatomes-and-temperature.ipynb:
  implementación de OCR + alineamiento no rígido y gráficas de evolución de temperatura vs. tiempo.

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🚀 Requisitos

• Android Studio (proyecto Kotlin + Chaquopy)
• Python ≥3.10
• TensorFlow ≥2.15
• PyTorch (YOLOv11)
• OpenCV, NumPy, Matplotlib
• Kaggle API & Roboflow API
• Ultralytics (YOLOv11)

Chaquopy ya viene configurado en el build.gradle de la carpeta App/.

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⚙️ Uso

1. Aplicación Móvil, Codigo (App/)

1. Abre el proyecto en Android Studio.
2. Asegúrate de tener conexión a Internet para descargar dependencias de Chaquopy.
3. Compila y ejecuta en un dispositivo o emulador con cámara.
4. La app capturará la zona plantar, ejecutará OCR y regresará la segmentación usando el modelo .tflite.

2. Aplicación Móvil - Instalación (App/)

1. Ve a la carpeta de App/apk/ en tu telefono
2. Descarga la apk
3. Abrela e instala la aplicación

3. Notebooks (Local o Kaggle)

1. Clona el repo:

   git clone https://github.com/tu_usuario/mamitas.git
   cd mamitas/notebooks
   

2. Instala requisitos:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Ejecuta el notebook de tu interés:

• Entrenamiento: guarda pesos en Models/
• Inferencia: inserta tus imágenes en datasets/Mamitas/...
• Análisis térmico: abre mamitas-map-dermatomes-and-temperature.ipynb

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Inferencia

1. Una vez entrenado el modelo o si decides utilizar uno preentrenado, abre el cuaderno de inferencia correspondiente.
2. Asegúrate de tener las imágenes de prueba organizadas en la carpeta correcta (para ResUNet: ./datasets/Mamitas/Test/images/; para YOLOv11, se usará el archivo de configuración data.yaml generado durante el proceso de descarga).
3. Ejecuta el cuaderno para obtener los resultados de segmentación.

Estructura de Datos

Los cuadernos esperan que los datos estén organizados de la siguiente manera:

datasets/ 
└── Mamitas/
  ├── Train/
  │ ├── images/
  │ └── masks/
  ├── Valid/
  │ ├── images/
  │ └── masks/
  ├── Test/
  │ ├── images/
  │ └── masks/

Para YOLOv11, la estructura es ligeramente diferente y se configura mediante el archivo data.yaml que se genera al descargar el dataset.

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Resultados

A continuación, se muestran algunas métricas de rendimiento para segmentación y para detección en el modelo YOLO que se han obtenido en el proyecto para la segmentación de pies:

MÉTRICAS DE SEGMENTACIÓN

Modelo	Variante	Dice Coefficient	Jaccard Index	Sensitivity	Specificity
ResUNet/Resnet34	default	0.96213	0.92907	0.96298	0.96298
ResUNet/EffcientenetB3	default	0.98637	0.97333	0.98698	0.98698
YOLOv11/Segmentation	segmentation	0.98236	0.96535	0.99157	0.99216

MÉTRICAS DE DETECCIÓN

Modelo	Variante	Precision (P)	Recall (R)	mAP50	mAP50-95
YOLOv11/Detection	segmentation	1	1	0.995	0.995

Los cuadernos incluyen visualizaciones de los resultados de entrenamiento y ejemplos de inferencia. Los modelos entrenados se guardan en la carpeta ./models/ y los resultados de evaluación se almacenan en ./results/.

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Imágenes Ilustrativas

A continuación se presentan ejemplos visuales del proceso completo:

• Imagen de Entrada:

• Detección:

• Segmentación:

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Base de datos

Datos roboflow

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Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Si encuentras errores o tienes sugerencias para mejorar estos cuadernos, por favor abre un issue o envía una pull request.

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Licencia

Este proyecto se distribuye bajo la licencia BSD 2-Clause. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.

¡Listo para segmentar dermatomas podales con técnicas de aprendizaje profundo! 👣🔥