Segmentación de tejido pulmonar cicatrizado usando machine learning para estudio de enfermedades intersticiales causadas por COVID-19 (2024)
Este proyecto se enfocó en la segmentación de tejido pulmonar cicatrizado asociado al covid-19, presente en tomografías pulmonares en forma de opacidades en vidrio esmerilado (GGO). Para ello, se emplearon arquitecturas de redes neuronales convolucionales tipo U-Net, alcanzando valores en el coeficiente de similitud Dice cercanos al 70% en las segmentaciones obtenidas.