Sistema de soporte a la toma de decisiones para la detección de opacidades pulmonares en radiografías de tórax mediante el uso de redes neuronales convolucionales

Berrino, Eugenia

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Sistema de soporte a la toma de decisiones para la detección de opacidades pulmonares en radiografías de tórax mediante el uso de redes neuronales convolucionales

dc.contributor.advisor	Mosquera, Candelaria
dc.contributor.author	Berrino, Eugenia
dc.date.accessioned	2022-04-13T13:08:26Z
dc.date.available	2022-04-13T13:08:26Z
dc.date.issued	2022-02
dc.description.abstract	"La radiografía de tórax es una técnica diagnóstica ampliamente utilizada en todo el mundo debido a que permite obtener representaciones confiables del cuerpo de los pacientes de manera no invasiva, a tiempos cortos, sin la necesidad de preparaciones especiales, con riesgos residuales aceptables y a un costo significativamente menor que otros estudios de imagen. Sin embargo, la interpretación de este estudio de imagen es compleja y presenta una gran variabilidad interobservador (...). Tomando como base el teorema fundamental de la informática biomédica enunciado por Charles Friedman, el cual postula que el trabajo de un profesional en conjunto con una fuente de información es mejor que el mismo profesional trabajando sin ella, se desarrolló un sistema de soporte a la toma de decisiones médicas para la detección de opacidades pulmonares en radiografías de tórax basado en redes neuronales convolucionales. El sistema es capaz de filtrar las imágenes inválidas previamente para garantizar predicciones sobre el tipo de imagen correcta, detectar presencia o ausencia de opacidades pulmonares de manera binaria y, en caso de hallar opacidades, mostrar en la imagen su ubicación. El sistema fue diseñado para ser implementado en la central de emergencias para asistir a médicos no especialistas en imágenes del Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA) y por tanto, se utilizaron imágenes propias del hospital para validar el sistema. Estas últimas pruebas, demostraron la capacidad del mismo para clasificar correctamente el 95 % de las imágenes de un total de 1284 casos."	es
dc.description.notes	Proyecto final Bioingeniería (grado) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2022	es
dc.identifier.uri	http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/3770
dc.language.iso	es	es
dc.subject	REDES NEURONALES	es
dc.subject	RADIOGRAFIA	es
dc.subject	TOMA DE DECISIONES	es
dc.subject	PROCESAMIENTO DE IMAGENES	es
dc.subject	APRENDIZAJE PROFUNDO	es
dc.title	Sistema de soporte a la toma de decisiones para la detección de opacidades pulmonares en radiografías de tórax mediante el uso de redes neuronales convolucionales	es
dc.type	Proyecto final de Grado	es
dspace.entity.type	Proyecto final de Grado
itba.description.filiation	Fil: Berrino, Eugenia. Instituto Tecnológico de Buenos; Argentina.
itba.description.filiation	Fil: Mosquera, Candelaria. Instituto Tecnológico de Buenos; Argentina.