Modificación de procesos de fusión de información en redes convolucionales aplicadas a la segmentación de radiografías
Fecha
2022Autor
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
Nuestra sociedad ha vivido recientemente una de las peores epidemias en décadas, la COVID 19.
Esta enfermedad ha modificado los hábitos de vida que hasta ahora conocíamos, poniendo en
jaque al sistema sanitario y afectando gravemente a la calidad de vida de la gente.
Uno de los síntomas más notables en un estadio avanzado de la enfermedad es la neumonía
bilateral, que consiste en la inflamaci ...
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Nuestra sociedad ha vivido recientemente una de las peores epidemias en décadas, la COVID 19.
Esta enfermedad ha modificado los hábitos de vida que hasta ahora conocíamos, poniendo en
jaque al sistema sanitario y afectando gravemente a la calidad de vida de la gente.
Uno de los síntomas más notables en un estadio avanzado de la enfermedad es la neumonía
bilateral, que consiste en la inflamación de naturaleza infecciosa de los espacios alveolares de los
pulmones.
El progreso tecnológico en medicina está siendo impulsado en gran medida por la inteligencia
artificial y el procesamiento de imagen. El procesamiento de imágenes es una parte vital de la
radiología, ya que permite realzar los bordes, realzar el contraste, reducir el ruido, mejorar el
rango dinámico y en resumen, ofrecer una imagen más clara a los profesionales médicos que las
analizan.
Este proyecto trata sobre el uso de técnicas de inteligencia artificial para conseguir hallar el
método óptimo de segmentación de imágenes aplicado a la segmentación de radiografías de
tórax con el fin de poder diferenciar en una radiografía qué pixeles pertenecen a los pulmones y
qué pixeles no. Para ello se ha empleado una red neuronal convolucional conocida como U-Net
y hemos realizado un trabajo de investigación de diferentes configuraciones del modelo para
encontrar alternativas a la configuración clásica al mecanismo de fusión de características que
utiliza esta red. [--]
Materias
U-Net,
Redes neuronales,
Función de pooling,
Aprendizaje supervisado,
Segmentación de imagen
Titulación
Graduado o Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra /
Informatika Ingeniaritzako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan