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http://dspace.utpl.edu.ec/jspui/handle/20.500.11962/28856| Title: | Biomarcadores para imagen médica |
| Authors: | Cueva Mendieta, Joseph Humberto |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Castillo Malla, Darwin Patricio |
| Keywords: | Inteligencia artificial Imagen Radiográficas Ingeniero en electrónica y telecomunicaciones Tesis y disertaciones académicas |
| metadata.dc.date.available: | 2021-10-12T13:22:15Z |
| Issue Date: | 2021 |
| Citation: | Cueva Mendieta, Joseph Humberto. Castillo Malla, Darwin Patricio.(2021). Biomarcadores para imagen médica. Universidad Técnica Particular de Loja |
| Description: | Resumen: La osteoartritis es el trastorno músculo esquelético más común, cuya característica es su carácter crónico y progresivo, además de representar un desafío para los sistemas de salud, ya que la mayoría de estos trastornos no se diagnostican tempranamente. La imagen radiográfica es el medio más utilizado para dicho diagnóstico, no obstante, requiere de entrenamiento y además es operador dependiente. El principal objetivo de este trabajo constituye el diseño e implementación de un sistema de ayuda al diagnóstico (CAD) a través del procesamiento de imágenes de radiográficas de osteoartritis de rodilla, utilizando metodologías de inteligencia artificial. El sistema contempla una red neuronal convolucional ResNet-34 entrenada para clasificar las imágenes según la escala de Kellgren-Lawrance (KL). Logrando que la red neuronal convolucional entenada clasifique imágenes de rayos X de rodilla con una precisión promedio multiclase de 61.77%. La clasificación de clase KL-3 alcanza un 89% de efectividad. El CAD cuenta con una interfaz gráfica de fácil uso que permite la lectura y visualización de imágenes, junto con la selección de la región de interés a analizar y procesar. |
| metadata.dc.identifier.other: | 1349793 |
| URI: | http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/28856 |
| metadata.dc.type: | bachelorThesis |
| Appears in Collections: | Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones |
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