Актуальность исследования обусловлена проблемой развития методов обработки подометрических изображений, характеризующих распределение давления стоп пациентов на чувствительной платформе. На сегодняшний день диагностирование проблем опорно-двигательного аппарата производится ручными методами по отпечаткам стоп (плантография), тогда как подометрия предоставляет компьютерные изображения, пригодные для автоматизированной обработки. Несмотря на очевидные преимущества такого подхода, не все традиционные плантографические методы применимы в подометрии, что приводит к необходимости разработки новых. Данная статья посвящена исследованию существующих и разработке новых методов, направленных на выявление плоско-вальгусной деформации стопы. Проводится анализ работ по теме, выявляется наиболее перспективный метод, основанный на сверточных нейронных сетях, для сравнения с которым в работе используется тот же набор подометрических изображений (датасет). Описаны этапы разработки собственных методов для сравнения с существующими, выявляются ограничения используемого датасета, а также применения тех или иных методов машинного обучения для решения задачи. Лучшие результаты показывает наивный байесовский классификатор, который обеспечивает точность в 71 %. Формируется заключение о проблемах датасета и путях улучшения дальнейших результатов. Материалы представляют практическую ценность для разработчиков в сфере медицинского приборостроения, а также для врачей, использующих подометрические измерительные системы в своей практике.