Un modelo de aprendizaje profundo para mejorar la calidad de imágenes médicas de resonancia magnética de la mama
Las redes de aprendizaje profundo (Deep Learning) basadas en redes neuronales artificiales son técnicas de aprendizaje de máquinas que han tomado notable atención por parte de la comunidad académica y la industria en recientes años. Específicamente, esto se debe al buen desempeño que han obtenido lo...
- Autores:
-
Campaz Usuga, Pablo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Instituto Tecnológico Metropolitano
- Repositorio:
- Repositorio ITM
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/4689
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12622/4689
- Palabra clave:
- Aprendizaje profundo
Neuronas artificiales
Resonancia magnética de la mama
Deep Learning
Artificial neurons
MRI of the breast
Procesamiento de señales
Diagnóstico por señales
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A deep learning model to improve the quality of medical MRI images of the breast |
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Campaz Usuga, Pablo |
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Las redes de aprendizaje profundo (Deep Learning) basadas en redes neuronales artificiales son técnicas de aprendizaje de máquinas que han tomado notable atención por parte de la comunidad académica y la industria en recientes años. Específicamente, esto se debe al buen desempeño que han obtenido los modelos de aprendizaje profundo en diversas aplicaciones que abarcan el procesamiento de señales (como fisiológicas o de audio) o de imágenes (como las resonancias magnéticas). El interés en esta área ha llevado a que el aprendizaje profundo sea uno de los enfoques de estudio en diversos proyectos de investigación, algunos de los cuales se enfocan en el mejoramiento de la calidad de las imágenes médicas. En este trabajo se propone el uso de una estrategia basada en técnicas de aprendizaje profundo para mejorar la calidad de imágenes médicas obtenidas por resonancia magnética. Específicamente, en el trabajo se ha utilizado una base de datos de imágenes denominada Qin_breast. Como resultado, este trabajo contribuye al desarrollo de herramientas que pueden facilitar al personal médico el análisis e interpretación de imágenes de resonancia magnética de la mama que pueden ayudar a hacer diagnósticos más precisos. |
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El interés en esta área ha llevado a que el aprendizaje profundo sea uno de los enfoques de estudio en diversos proyectos de investigación, algunos de los cuales se enfocan en el mejoramiento de la calidad de las imágenes médicas. En este trabajo se propone el uso de una estrategia basada en técnicas de aprendizaje profundo para mejorar la calidad de imágenes médicas obtenidas por resonancia magnética. Específicamente, en el trabajo se ha utilizado una base de datos de imágenes denominada Qin_breast. Como resultado, este trabajo contribuye al desarrollo de herramientas que pueden facilitar al personal médico el análisis e interpretación de imágenes de resonancia magnética de la mama que pueden ayudar a hacer diagnósticos más precisos.Deep learning networks based on artificial neural networks are machine learning techniques that have received considerable attention from the academic community and industry in recent years. Specifically, this is due to the good performance that deep learning models have obtained in various applications that include signal processing (such as physiological or audio) or images (such as MRI). Interest in this area has led to deep learning being one of the study approaches in various research projects, some of which are focused on improving the quality of medical images. This work proposes the use of a strategy based on deep learning techniques to improve the quality of medical images obtained by magnetic resonance imaging. Specifically, an image database called Qin_breast has been used in the work. As a result, this work contributes to the development of tools that can make it easier for medical personnel to analyze and interpret MRI images of the breast that can help make more accurate diagnoses.Ingeniero Electrónicopregradoapplication/pdfspaAprendizaje profundoNeuronas artificialesResonancia magnética de la mamaDeep LearningArtificial neuronsMRI of the breastProcesamiento de señalesDiagnóstico por señalesUn modelo de aprendizaje profundo para mejorar la calidad de imágenes médicas de resonancia magnética de la mamaA deep learning model to improve the quality of medical MRI images of the breastFacultad de IngenieríasIngeniería ElectrónicaInstituto Tecnológico MetropolitanoAcceso abiertoAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Trabajo de grado de pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81390https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/ace1cbcc-84ea-48af-ae75-7ddaf725b2c5/download3a97a9dfd77fe482590ef3459113fa20MD53falseAnonymousREADORIGINALPablo_CampazUsuga_2021.pdfPablo_CampazUsuga_2021.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1868635https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/d498c239-33a0-43cd-ba09-55dcf0847c3a/downloadb1f8503af643ef976e71f15906f055f9MD54trueAnonymousREADCarta_aprobación_trabajo_grado.pdfCarta_aprobación_trabajo_grado.pdfCarta autorizaciónapplication/pdf328370https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/813f4e04-6167-41df-aa4e-1e1d5e06a766/downloadf860309f4fa08199d3c49f6cf2317243MD55falseAnonymousREAD2070-12-31THUMBNAILPablo_CampazUsuga_2021.pdf.jpgPablo_CampazUsuga_2021.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4709https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/8ad69995-3c9b-4685-8e3f-1c2371c6c6ec/download2096c76253c060ab2b0ce901caf4f1efMD56falseAnonymousREADCarta_aprobación_trabajo_grado.pdf.jpgCarta_aprobación_trabajo_grado.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7477https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/bfa6fd1a-08e0-4a1f-b201-386dfb4844c8/downloadf77b40bab88061685d286be90272969eMD57falseAnonymousREADTEXTPablo_CampazUsuga_2021.pdf.txtPablo_CampazUsuga_2021.pdf.txtExtracted texttext/plain46267https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/3bd16f1f-e5fc-4712-819b-98ad4a7f72d6/downloadc4d8089cf60f46cab5a623aa8ca370e2MD58falseAnonymousREADCarta_aprobación_trabajo_grado.pdf.txtCarta_aprobación_trabajo_grado.pdf.txtExtracted texttext/plain4540https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/dbc1e587-15b9-4693-83f2-eb9feb6f36b6/download15135f676babba00cc98659a331ca3f2MD59falseAnonymousREAD2070-12-3120.500.12622/4689oai:dspace-itm.metabuscador.org:20.500.12622/46892025-06-24 09:24:20.613open.accesshttps://dspace-itm.metabuscador.orgRepositorio Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellínbdigital@metabiblioteca.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 |