Modelo convolucional para la detección de nódulos pulmonares a partir de tomografías 3D

El cáncer al pulmón se ha convertido en una de las enfermedades con mayor incidencia a nivel mundial. Sin embargo, el análisis preventivo y detección de nódulos cancerígenos generalmente se realiza de forma manual por los radiólogos, lo cual ralentiza el proceso y genera posibles errores humanos. De...

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Main Author:	Maldonado Cadenillas, Rodrigo Ricardo
Other Authors:	Beltrán Castañón, César Armando
Format:	Dissertation
Language:	Spanish
Published:	Pontificia Universidad Católica del Perú 2019
Subjects:	Procesamiento de imágenes digitales Diagnóstico por imágenes Cáncer > Imágenes Tomografía
Online Access:	http://hdl.handle.net/20.500.12404/14254

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spelling	ndltd-PUCP-oai-tesis.pucp.edu.pe-20.500.12404-142542020-11-15T17:25:41Z Modelo convolucional para la detección de nódulos pulmonares a partir de tomografías 3D Maldonado Cadenillas, Rodrigo Ricardo Beltrán Castañón, César Armando Procesamiento de imágenes digitales Diagnóstico por imágenes Cáncer--Imágenes Tomografía El cáncer al pulmón se ha convertido en una de las enfermedades con mayor incidencia a nivel mundial. Sin embargo, el análisis preventivo y detección de nódulos cancerígenos generalmente se realiza de forma manual por los radiólogos, lo cual ralentiza el proceso y genera posibles errores humanos. De esta manera, se han realizado diversas investigaciones sobre este problema utilizando Deep Learning como alternativa de solución para el análisis automático de tomografías. En este trabajo, se propone una aplicación y configuración de un modelo U- net, con bloques residuales y con regiones más rápidas para la detección de nódulos en tomografías computarizadas 3D. Los resultados obtenidos arrojan un FROC del 78 %, lo cual muestra que nuestra propuesta esta´ en el camino correcto, considerando las limitaciones de hardware en la que se ejecutó. Tesis 2019-05-24T02:45:09Z 2019-05-24T02:45:09Z 2019 2019-05-23 info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/20.500.12404/14254 spa info:eu-repo/semantics/restrictedAccess application/pdf Pontificia Universidad Católica del Perú Pontificia Universidad Católica del Perú Repositorio de Tesis - PUCP
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description	El cáncer al pulmón se ha convertido en una de las enfermedades con mayor incidencia a nivel mundial. Sin embargo, el análisis preventivo y detección de nódulos cancerígenos generalmente se realiza de forma manual por los radiólogos, lo cual ralentiza el proceso y genera posibles errores humanos. De esta manera, se han realizado diversas investigaciones sobre este problema utilizando Deep Learning como alternativa de solución para el análisis automático de tomografías. En este trabajo, se propone una aplicación y configuración de un modelo U- net, con bloques residuales y con regiones más rápidas para la detección de nódulos en tomografías computarizadas 3D. Los resultados obtenidos arrojan un FROC del 78 %, lo cual muestra que nuestra propuesta esta´ en el camino correcto, considerando las limitaciones de hardware en la que se ejecutó. === Tesis
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Modelo convolucional para la detección de nódulos pulmonares a partir de tomografías 3D

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