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

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Fecha
2022-02
Autores
Berrino, Eugenia
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Resumen
"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."
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