CONSTRUCTION OF A THERMOGRAPHIC IMAGE BANK FOR TRAINING MACHINE LEARNING MODELS FOR PREDICTION OF HEALTH PROBLEMS: A NARRATIVE REVIEW
DOI:
https://doi.org/10.17058/5fsmjt42Keywords:
Thermography, Machine learning, Health monitoring, Diagnosis, HealthAbstract
Introduction: The creation of a database is essential in research as it stores, centralizes, and protects data, and is fundamental for the analysis and training of Machine Learning (ML) systems, which use algorithms to identify patterns in data and predict future outcomes. Objective: To identify studies on the use of machine learning techniques for predicting health issues using thermographic images. Methodology: A narrative literature review was conducted to support a larger study focused on developing an analytical methodology to monitor complications from infusion therapies. The search was performed in the PubMed, Web of Science, and Scopus databases, including studies on infrared thermography and the application of ML for predicting health issues. Results: The review highlighted the growing use of infrared thermography as a diagnostic tool in healthcare by identifying thermal variations in the skin. The application of ML to thermographic images has shown great potential to enhance image analysis and predict health conditions more accurately. However, the implementation of ML techniques faces challenges, such as the need for rigorous validation and a lack of qualified personnel, limiting their clinical application. Conclusion: The integration of infrared thermography and ML techniques has great potential for early diagnosis and health monitoring, but it faces technical and operational obstacles in clinical practice.
Downloads
References
AMALU, W. International Academy of Clinical Thermology quality assurance guidelines: standards and protocols in clinical thermographic imaging. Foster City (CA): International Academy of Clinical Thermology (IACT)p. 12–35. Livro/Guia. ), 2015.
AMORIM, Ana Marly Araújo Maia; BARBOSA, Jussara da Silva; FREITAS, Ana Priscila Lira de Farias; FERREIRA, José Eraldo Viana; VIEIRA, Luiz Eduardo Marinho; SUASSUNA, Fernanda Clotilde Mariz; BENTO, Patrícia Meira; MELO, Daniela Pita de. Termografia infravermelha na Odontologia. HU Rev, p. 15–22, 2018.
BHARARA, Manish; SCHOESS,Jeffrey; ARMSTRONG, David G.. Coming events cast their shadows before: detecting inflammation in the acute diabetic foot and the foot in remission. Diabetes/Metabolism Research and Reviews, v. 28, n. 1, 2012.
DA SILVA, Cícera Vanderléia Martins; SOUZA, Fernanda Alves de; MORAIS, Thaiane do Rosário de Almeida; BARREIRA JÚNIOR, Luiz Fidelis; AGUILA, Fernando Alves; SANTOS, Vivaldo Medeiros; LEÃO, Anicarine Ribeiro; ALMEIDA, Denise de; SILVA, Jorge Luiz Fernandes da; BRANCO, Amanda Juliane da Silva; LEME, Liana Richelma Lima. Equipamentos de termografia utilizados na área da saúde. Revista Remecs – Revista Multidisciplinar de Estudos Científicos em Saúde, p. 20–20, 2018.
DAMASCENO, Bernardo Vieira; FIGUEIREDO, Alisson Augusto Azevedo. Análise numérica da termografia dinâmica para detecção precoce do câncer de mama. In: Proceedings of the 27nd National Congress of Mechanical Engineering Students-CREEM2021. Curitiba, Brasil. Curitiba: Associação Brasileira de Engenharia e Ciências Mecânicas (ABCM). 2021.
DE MEIRA, Leanderson Franco; KRUEGER, Eddy; NEVES, Eduardo Borba; NOHAMA, Percy; SOUZA, Mauren Abreu de. Termografia na área biomédica. Pan American Journal of Medical Thermology, v. 1, n. 1, p. 31–41, 2014.
DRESCH, Aline; LACERDA, Daniel Pacheco; ANTUNES, Junico. Design science research: método de pesquisa para avanço da ciência e tecnologia. Porto Alegre: Bookman, 2015.
ECHEVARRÍA-GUANILO, Maria Elena; FUCULO-JUNIOR, Paulo Roberto Boeira. A termografia: método de avaliação de alterações de pele. Revista Enfermagem Atual In Derme, v. 94, n. 32, 2020. Disponível em: https://mail.revistaenfermagematual.com.br/index.php/revista/article/view/919. Acesso em: 09 abr. 2025.
EL NAQA, Issam; MURPHY, Martin J. O que é aprendizado de máquina?. Aprendizado de máquina em radio-oncologia: teoria e aplicações.Springer International Publishing, 2015.
ESTADOS UNIDOS. National Cancer Institute. Folhas de dados estatísticos do SEER: Mamas. Disponível em: https://seer.cancer.gov/statfacts/html/breast.html.
FERNÁNDEZ-CUEVAS, Ismael; BOUZAS MARINS, João C; ARNÁIZ LASTRAS, Javier; GÓMEZ CARMONA, Pedro M; PIÑONOSA CANO, Sergio, ÁNGEL GARCÍA-CONCEPCIÓN, Miguel; SILLERO-QUINTANA, Manuel. Classification of factors influencing the use of infrared thermography in humans: A review. Infrared Physics & Technology , v. 71, p. 28-55, 2015.
FORCELINI, Franciele; VARNIER, Thiago; MERINO, Eugenio Andrés Díaz. Termografia Infravermelha e Captura de Movimentos: vantagens e desvantagens no desenvolvimento de projetos. In: Anais do 13º Congresso Pesquisa e Desenvolvimento em Design. 2018.
HIRATA, Ikue et al. A machine learning approach for early detection of infusion leakage using wearable soft sensors. ACS Sensors, v. 8, n. 3, p. 1017–1032, 2023.
KENNEDY, Débora A; LEE, Tanya; SEELY, Dugald. A comparative review of thermography as a breast cancer screening technique. Terapias Integrativas do Câncer, v. 8, 2009.
KESZTYÜS, Dorothea; BRUCHER, Sabrina; WILSON, Carolyn; KESZTYÜS,Tibor. Use of Infrared Thermography in Medical Diagnosis, Screening,and Disease Monitoring: A Scoping Review. Medicina, v. 59, n. 2139, 2023.
KUNG, Minghui; ZENG, Juntong; LIN, Shen; YU, Xuexin; LIU, Chang; MENGNAN, Shi; SUN, Runchen; YUAN, Shangyuan; LIAN, Xiaocong; SU, Xiaoting; ZHAO, Yan; ZHENG, Zhe; JI, Xiangyang. Prediction of coronary artery disease based on facial temperature information captured by non-contact infrared thermography. BMJ Health & Care Informatics, 2024.
LAHIRI, Barid Baran; BAGAVATHIAPPAN, S; JAYAKUMAR, T; PHILIP. John. Medical applications of infrared thermography: a review. Infrared physics & technology , v. 55, n. 4, p. 221-235, 2012.
LUBKOWSKA, Anna; PLUTA, Waldemar. Infrared Thermography as a Non-Invasive Tool in Musculoskeletal Disease Rehabilitation: The Control Variables in Applicability. MDPI, 2022.
LUDERMIR, Teresa Bernarda. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: estado atual e tendências. Estudos Avançados, São Paulo, v. 35, n. 101, p. 85–94, 2021. doi: 10.1590/s0103-4014.2021.35101.007.
MEDRANO-JIMÉNEZ, Rafael; GILI RIU, M. del Mar; MILLÁN ABELLA, Jesús; DELCOR PÉREZ, Carmen; BONET IVARS, Verónica; PARRALO PAQUÉ, Roser. Viabilidad de la termografía infrarroja en pacientes con diabetes: serie de casos en atención primaria. Gerokomos, v. 35, n. 2, p. 136–140, 2024.
MENDES, Brener Nilsinho; FONSECA, Marjory Pereira da; SOUZA, Thamyres Cristina Meireles de; RIPKA, Wagner Luis; HEIMBECHER, Catia Terezinha. Termografia aplicada à Enfermagem: uma revisão bibliométrica. Pan American Journal of Medical Thermology, [S.l.], v. 8, p. 004, jan. 2022. ISSN 2358-4696.
MERINO, Eugenio Andrés Díaz; FORCELINI, Franciele; VARNIER, Thiago; DÍAZ MERINO, Giselle Schmidt Alves. O uso da instrumentação tecnológica em projetos de tecnologia assistiva: captura de movimentos e termografia infravermelha. Human Factors in Design, v. 7, n. 14, p. 095–113, 2018.
MORAIS, Pedro Henrique Carreto. Estudo comparativo entre aprendizado supervisionado e aprendizado semi-supervisionado aplicados a problemas de classificação de dados. Campinas, SP: [s.n.], 2023.
OKADA, Takumu; OKAMOTO, Shogo; YAMADA, Yoji. Passive haptics: Variable asperity by using damping brake of DC motor. 2017 IEEE 6th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE). IEEE, 2017.
POLITI, Stefano; ALOISI JR, Anna; BARTOLI, Vittorio; GUGLIETTA, Antonio; MAGNIFICA, Fabrizio. Infrared thermography images acquisition for a technical perspective in screening and diagnostic processes: protocol standardized acquisition. Cureus, v. 13, n. 11, 2021.
SANTOS, Hellen Geremias dos; NASCIMENTO, Carla Ferreira do; IzbickiYeda APARECIDA DE OLIVEIRA DUARTE, Rafael; DIAS PORTO CHIAVEGATTO FILHO, Alexandre; Machine learning para análises preditivas em saúde: exemplo de aplicação para predizer óbito em idosos de São Paulo, Brasil. Cadernos de Saúde Pública, v. 35, n. 7, e00050818, 2019.
SILLERO-QUINTANA, Manuel; FERNÁNDEZ-CUEVAS, Ismael; ARNAIZ-LASTRAS, Javier; MARINS, Joao Carlos Bouzas. TERMOINEF Group protocol for thermographic assessment in humans. Technical report. Madrid: Universidad Politécnica de Madrid, 2015.
SILVA, G. A; SANCHES, I. J; MORAIS, E. F; BRIOSCH, M. L. Método automático para detecção de assimetria térmica corporal por termografia infravermelha. XXV Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica (CBEB-2016). 2016.
SOUZA, T. K.; SANTANA, Maíra A. de; ANDRADE, José Filipe S. de; SANTOS, Wellington P. dos; ALMEIDA, Maria Beatriz J. de. Métodos computacionais aplicados ao diagnóstico de câncer de mama por termografia: uma revisão de literatura. Simpósio De Inovação Em Engenharia Biomédica – Sabio, 3., 2019, Recife. Anais [...]. Recife: UFPE, 2019.
VIEGAS, Fernanda; MELLO, Marco Tulio de; RODRIGUES, Sara Andrade; COSTA, Carlos Magno Amaral; FREITAS, Luísa de Sousa Nogueira; RODRIGUES, Eduester Lopes; SILVA, Andressa. The use of thermography and its control variables: a systematic review. Revista Brasileira de Medicina do Esporte, v. 26, n. 1, p. 82–86, 2020.
Downloads
Published
Issue
Section
License
A submissão de originais para este periódico implica na transferência, pelos autores, dos direitos de publicação impressa e digital. Os direitos autorais para os artigos publicados são do autor, com direitos do periódico sobre a primeira publicação. Os autores somente poderão utilizar os mesmos resultados em outras publicações indicando claramente este periódico como o meio da publicação original. Em virtude de sermos um periódico de acesso aberto, permite-se o uso gratuito dos artigos em aplicações educacionais e científicas desde que citada a fonte conforme a licença CC-BY da Creative Commons.
Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.
