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Gutiérrez Cáceres, Juan Carlos
Maldonado Quispe, Percy
2021-04-30T03:36:14Z
2021-04-30T03:36:14Z
2021
1073144
https://hdl.handle.net/20.500.12590/16729
El diagnóstico temprano y la segmentación precisa de los tumores cerebrales son imprescindibles para un tratamiento exitoso. Desafortunadamente, la segmentación manual es lenta, costosa y, a pesar de la amplia experiencia humana, a menudo es inexacta. En este documento, presentamos una arquitectura para la segmentación de tumores basado en imágenes MRI utilizando una red neuronal convolucional 3D regularizada con autoencoder. Entrenamos el modelo con imágenes Magnetic Resonance Imaging (MRI) segmentadas manualmente: T1, T1ce, T2 y Flair de 285 pacientes con tumores de gravedad, tamaño y ubicación variables. Luego probamos el modelo utilizando datos independientes de 66 pacientes y segmentamos con éxito los tumores cerebrales en tres subregiones: el núcleo del tumor (TC), el tumor potenciador (ET) y el tumor completo (WT). También se exploran pasos de preprocesamiento para mejorar el rendimiento de la segmentación. Es importante destacar que nuestro modelo se implementó en una sola unidad gráfica y, por lo tanto, optimiza la segmentación tumoral para un hardware ampliamente asequible. En resumen, se trata de presentar una solución económica y eficiente en memoria para la segmentación tumoral para respaldar el diagnóstico preciso de los tumores cerebrales. (es_PE)
Trabajo de investigación (es_PE)
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Universidad Católica San Pablo (es_PE)
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Universidad Católica San Pablo (es_PE)
Repositorio Institucional - UCSP (es_PE)
Tumores Cerebrales (es_PE)
Imágenes MRI (es_PE)
Aprendizaje Maquina (es_PE)
Redes Neuronales (es_PE)
Codificadores (es_PE)
Segmentación 3D de tumores cerebrales eficiente en memoria (es_PE)
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Universidad Católica San Pablo. Departamento de Ciencia de la Computación (es_PE)
Ciencia de la Computación (es_PE)
Bachiller (es_PE)
Bachiller en Ciencia de la Computación (es_PE)
PE (es_PE)
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Programa Profesional de Ciencia de la Computación (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachiller (es_PE)
30677357
https://orcid.org/0000-0001-6379-8695 (es_PE)
73388027
611016 (es_PE)
Edward Jorge Yuri Cayllahua Cahuina (es_PE)
Graciela Lecireth Meza Lovon (es_PE)
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Privada asociativa
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