Implementación de un modelo automatizado de volumetría corporal en riñones mediante algoritmos de segmentación utilizando imágenes de resonancia magnética

RESUMEN : Los estudios de uroresonancia funcional permiten identificar el correcto funcionamiento del sistema renal en pacientes, dicho proceso se analiza a través de segmentación de riñones, el cual consiste en identificar tiempos de cambio en tonalidades haciendo uso de un medio de contraste e imp...

Full description

Autores:
Agudelo Olarte, Juan Manuel
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/40447
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10495/40447
Palabra clave:
Inteligencia Artificial
Artificial Intelligence
Imagen por Resonancia Magnética
Magnetic Resonance Imaging
Base de datos
Databases
Programa de ordenador
Computer software
Enfermedades renales
Kidneys - diseases
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept501
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept6081
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D001185
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D008279
Rights
openAccess
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Description
Summary:RESUMEN : Los estudios de uroresonancia funcional permiten identificar el correcto funcionamiento del sistema renal en pacientes, dicho proceso se analiza a través de segmentación de riñones, el cual consiste en identificar tiempos de cambio en tonalidades haciendo uso de un medio de contraste e implementando un adecuado protocolo de adquisición de imágenes que permita tener una secuencia que se desplace en cuatro dimensiones, de tal manera que se obtengan medidas de volumen por unidad de tiempo y picos de contraste por unidad de tiempo con el fin de analizar la capacidad y funcionalidad renal. Por tal razón, se realizan pruebas con diferentes software basados en inteligencia artificial que ayudan a encontrar estos resultados con el fin de automatizar procesos, con base en lo anterior se someten a pruebas con pacientes reales y anatómicamente diferentes creando una base de datos local de la fundación instituto neurológico de Colombia y realizando segmentación renal en dichos estudios, comparando los resultados obtenidos con la anatomía del paciente y el software implementado actualmente dentro de la institución para los estudios urofuncionales renales. Encontrado herramientas bastante útiles que realizan una buena segmentación, no obstante, requieren más información de este tipo de estudios para implementar un dataset más grande y evaluar de manera detallada si el comportamiento del modelo entrenado funciona mejor.