Diseño de un sistema de detección de objetos utilizando inteligencia artificial para la localización de anomalías cerebrales en imágenes médicas

• Autor: Aquije Fajardo, Richard Humberto
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/10343
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/10343
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Transferencia de aprendizaje; Etiquetado de imágenes; Redes neuronales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.06.00

El presente trabajo abordó la detección y clasificación de tumores cerebrales a partir de imágenes médicas. Se planteó como objetivo entrenar una red neuronal con una base de datos de imágenes médicas de PET/MRI, de manera que este modelo detecte a futuro lesiones y permita diferenciar tejido sano de posibles tumores cerebrales al consultar una nueva imagen médica. Se partió por un conjunto de datos de imágenes médicas de resonancia magnética, y se hizo la selección, así como el etiquetado de las áreas comprometidas con tumores cerebrales. Utilizando técnicas de transferencia de aprendizaje, se obtuvo un modelo basado en Deep learning, el cual posteriormente permitirá evaluar imágenes médicas de un grupo control, permitiendo detectar y clasificar tumores cerebrales. Se logró obtener un modelo con una precisión superior al 85% planteado como hipótesis. El sistema logró detectar y clasificar 02 tipos de tumores: gliomas y meningiomas. Lo que corrobora lo planteado en la hipótesis tanto general como específicas.