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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.12590/16729
Title: Segmentación 3D de tumores cerebrales eficiente en memoria
Authors: Maldonado Quispe, Percy
metadata.dc.contributor.advisor: Gutiérrez Cáceres, Juan Carlos
Keywords: Tumores Cerebrales;Imágenes MRI;Aprendizaje Maquina;Redes Neuronales;Codificadores
Issue Date: 2021
Publisher: Universidad Católica San Pablo
Abstract: El diagn´ostico temprano y la segmentaci´on precisa de los tumores cerebrales son imprescindibles para un tratamiento exitoso. Desafortunadamente, la segmentaci´on manual es lenta, costosa y, a pesar de la amplia experiencia humana, a menudo es inexacta. En este documento, presentamos una arquitectura para la segmentaci´on de tumores basado en im´agenes MRI utilizando una red neuronal convolucional 3D regularizada con autoencoder. Entrenamos el modelo con im´agenes Magnetic Resonance Imaging (MRI) segmentadas manualmente: T1, T1ce, T2 y Flair de 285 pacientes con tumores de gravedad, tama˜no y ubicaci´on variables. Luego probamos el modelo utilizando datos independientes de 66 pacientes y segmentamos con ´exito los tumores cerebrales en tres subregiones: el n´ucleo del tumor (TC), el tumor potenciador (ET) y el tumor completo (WT). Tambi´en se explora pasos de preprocesamiento para mejorar el rendimiento de la segmentaci´on. Es importante destacar que nuestro modelo se implement´o en una sola unidad gr´afica y, por lo tanto, optimiza la segmentaci´on tumoral para un hardware ampliamente asequible. En resumen, se trata de presentar una soluci´on econ´omica y eficiente en memoria para la segmentaci´on tumoral para respaldar el diagn´ostico preciso de los tumores cerebrales.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.12590/16729
Appears in Collections:Tesis Pregrado - Ciencia de la computación

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