Desarrollo de software biomédico mediante modelos deep learning para la detección de tumores pulmonares en la aplicación de procesamiento de imágenes espectrales para el departamento médico de la Universidad Técnica de Cotopaxi Extensión La Maná. Rosa Johanna Tuarez Vega y Richard Nixon Vera Pizanan.

By:

Tuarez Vega, Rosa Johanna

Contributor(s):

Vera Pizanan, Richard Nixon

Material type: Text

TextEcuador :La Maná : Universidad Técnica de Cotopaxi ; 2022Description: 117 páginas ; 30 cmContent type:

texto

Media type:

no mediado

Carrier type:

volumen

Subject(s):

INGENIERÍA EN INFORMÁTICA Y SISTEMAS COMPUTACIONALES, DEEP LEARNING, BIOMÉDICO, CANCER, ALVEOLOS, DICOM, GAMMA

DDC classification:

PROYECTO 004 T8839de

Online resources:

Documento

Contents:

1. Información general. 2. Descripción del problema. 3. Justificación del proyecto. 4. Beneficiarios del proyecto. 5. Problema de investigación. 6. Objetivos. 7. Actividades y sistema de tareas en relación a los objetivos planteados. 8. Marco conceptual. 9. Hipótesis. 10. Metodologías de investigación. 11. Análisis y discusión de los resultados. 12. Diseño de la propuesta técnica. 13. Impacto del proyecto (Impacto técnico, Impacto social). 14. Presupuesto del proyecto de investigación. 15. Conclusiones y Recomendaciones. 16. Bibliografía. 17. Anexos.

Dissertation note: Proyecto (Ingeniero en Informática y Sistemas Computacionales); Bajaña, Johnny; Tut. Summary: La implementación y desarrollo de modelos basados en Deep Learning aplicados en el ámbito biomédico está obteniendo éxito en varios aspectos de la medicina, esto incluye la detección de enfermedades en el ser humano, para este alcance se requiere una correcta evaluación de procesos. Sin embargo, existe una gran variedad de enfermedades que causan cáncer; una de ellas la infección cancerígena de los alveolos pulmonares, lo cual se reproduce con mayor intensidad en la estructura orgánica pulmonar cuando existe una gran concentración de estas células cancerígenas. La presente investigación tiene como objetivo determinar la detección del cáncer pulmonar mediante su posicionamiento a través de imágenes DICOM (Estándar De Transmisión De Imágenes). El desarrollo de un software biomédico con despliegue de modelos deep learning permitió la detección cancerígena en la evaluación del diagnóstico, aplicando el uso de métricas espaciales de imagenología como formato de intercambio de imágenes en la obtención de información y tratado especial mediante tamizaje y aplicación de gamma en escalas grises; complementando con el uso de entornos Matlab GUI basados en el lenguaje de programación de cálculo, permitiendo así implementar modelos artificiales y espectros de visión artificial computarizada como complementos en el tratado de cada imagen, obteniendo así los resultados esperados en base al posicionamiento y detección del cáncer en los pulmones.

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Item type	Current library	Collection	Call number	Copy number	Status	Date due	Barcode
Tesis	Biblioteca La Maná INFORMATICA Y SISTEMAS / LA MANÁ	Colección / Fondo / Acervo / Resguardo	PROYECTO 004 T8839de (Browse shelf(Opens below))	Ej.1	Available		PIM-000413

Incluye CD-Rom, anexos

Proyecto (Ingeniero en Informática y Sistemas Computacionales); Bajaña, Johnny; Tut.

LOS PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN SON DE USO EXCLUSIVO EN LA SALA DE LECTURA

La implementación y desarrollo de modelos basados en Deep Learning aplicados en el ámbito biomédico está obteniendo éxito en varios aspectos de la medicina, esto incluye la detección de enfermedades en el ser humano, para este alcance se requiere una correcta evaluación de procesos. Sin embargo, existe una gran variedad de enfermedades que causan cáncer; una de ellas la infección cancerígena de los alveolos pulmonares, lo cual se reproduce con mayor intensidad en la estructura orgánica pulmonar cuando existe una gran concentración de estas células cancerígenas. La presente investigación tiene como objetivo determinar la detección del cáncer pulmonar mediante su posicionamiento a través de imágenes DICOM (Estándar De Transmisión De Imágenes). El desarrollo de un software biomédico con despliegue de modelos deep learning permitió la detección cancerígena en la evaluación del diagnóstico, aplicando el uso de métricas espaciales de imagenología como formato de intercambio de imágenes en la obtención de información y tratado especial mediante tamizaje y aplicación de gamma en escalas grises; complementando con el uso de entornos Matlab GUI basados en el lenguaje de programación de cálculo, permitiendo así implementar modelos artificiales y espectros de visión artificial computarizada como complementos en el tratado de cada imagen, obteniendo así los resultados esperados en base al posicionamiento y detección del cáncer en los pulmones.