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Gutiérrez Cáceres, Juan Carlos
Maldonado Quispe, Percy
2022-12-14T17:19:29Z
2022-12-14T17:19:29Z
2022
1076012
https://hdl.handle.net/20.500.12590/17366
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 explora 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)
Tesis (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 Computacón (es_PE)
Título Profesional (es_PE)
Licenciado en Ciencia de la Computación (es_PE)
PE (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.01.02 (es_PE)
Escuela Profesional de Ciencia de la Computación (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
30677357
https://orcid.org/0000-0001-6379-8695 (es_PE)
73388027
611016 (es_PE)
Mora Colque, Rensso Victor Hugo (es_PE)
Cayllahua Cahuina, Edward Jorge Yuri (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada asociativa
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