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dc.contributor.advisor | Naranjo Ornedo, Valeriana | es_ES |
dc.contributor.advisor | García Pardo, José Gabriel | es_ES |
dc.contributor.author | Paya Bosch, Elena | es_ES |
dc.date.accessioned | 2018-09-19T12:00:40Z | |
dc.date.available | 2018-09-19T12:00:40Z | |
dc.date.created | 2018-09-14 | |
dc.date.issued | 2018-09-19 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/107767 | |
dc.description.abstract | [ES] El presente trabajo fin de grado pretende abordar una de las fases intermedias de un proyecto nacional de mayor embergadura cuyo último objetivo es proporcionar una herramienta a los patólogos que actúe a modo de sistema de ayuda para el diagnóstico temprano del cáncer de próstata. En este TFG se lleva a cabo el diseño y desarrollo de un método de extracción avanzada de características de glándulas prostáticas de imágenes histológicas para la detección del cáncer de grado 3. Para ello se lleva a cabo una exhaustiva revisión del estado del arte y se desarrolla un método que permite realizar una profunda extracción de características basado en descriptores de forma, de textura y de color. Una vez realizado, se selecciona el espacio de características que proporciona el mayor poder discriminatorio. A continuación, se implementa un algoritmo para abordar una clasificación supervisada que distinga con la mayor precisión posible las glándulas sanas de las patológicas. De esta forma, se consigue un modelo de clasificación capaz de discernir entre ambas clases con un 97,4\% de precisión. Con respecto a la siguiente etapa, se evalúan los resultados obtenidos del mejor clasificador, la validación del mismo y la predicción con nuevas muestras. Con esta información, se pretende observar las ventajas y las limitaciones obtenidas con las técnicas implementadas, a fin de desarrollar un modelo robusto de clasificación para distinguir entre muestras histológicas de próstata benignas y con cáncer de grado 3. En base a las conclusiones, se expone una serie de líneas futuras de investigación para ayudar a la consecución del objetivo que persigue el proyecto general. | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | cáncer de próstata | es_ES |
dc.subject | imágenes histológicas | es_ES |
dc.subject | extracción y selección de características | es_ES |
dc.subject | clasificación supervisada | es_ES |
dc.subject | machine learning | es_ES |
dc.subject.classification | TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Ingeniería Biomédica-Grau en Enginyeria Biomèdica | es_ES |
dc.title | Desarrollo de un sistema de extracción avanzada de características en imagen histológica para la identificación automática del cáncer de próstata | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Paya Bosch, E. (2018). Desarrollo de un sistema de extracción avanzada de características en imagen histológica para la identificación automática del cáncer de próstata. http://hdl.handle.net/10251/107767 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\85922 | es_ES |