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Diseño de una segmentación automática de gliomas en imágenes de resonancia magnética multimodal con redes neurales convolucionales profundas

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Diseño de una segmentación automática de gliomas en imágenes de resonancia magnética multimodal con redes neurales convolucionales profundas

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Torregrosa Lloret, A. (2018). Diseño de una segmentación automática de gliomas en imágenes de resonancia magnética multimodal con redes neurales convolucionales profundas. http://hdl.handle.net/10251/109265

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Title: Diseño de una segmentación automática de gliomas en imágenes de resonancia magnética multimodal con redes neurales convolucionales profundas
Author:
Director(s): García Gómez, Juan Miguel Juan Albarracín, Javier
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Departamento de Física Aplicada - Departament de Física Aplicada
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Read date / Event date:
2018-07-31
Issued date:
Abstract:
[ES] Los tumores cerebrales son una de las neoplasias que más afectan a la población a nivel mundial. Estos suponen graves consecuencias para la salud del paciente, así como en el aspecto social y económico. De entre ...[+]


[VL] Els tumors cerebrals són una de les neoplàsies que més afecten la població a nivell mundial. Estos suposen greus conseqüències per a la salut del pacient, així com en l’aspecte social i econòmic. D’entre tots els ...[+]


[EN] Brain tumors are one of the neoplasms that most affect the population worldwide. These suppose serious consequences for the health of the patient, as well as in the social and economic aspect. Among all types of ...[+]
Subjects: Neuroimagen , aprendizaje profundo , segmentación , imagen médica , Neuroimaging , glioma , deep learning , segmentation , medical imaging
Copyrigths: Reserva de todos los derechos
degree: Máster Universitario en Ingeniería Biomédica-Màster Universitari en Enginyeria Biomèdica
Type: Tesis de máster

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