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Diseño, implementación y validación de una aplicación para el screening masivo de enfermedad celíaca

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Diseño, implementación y validación de una aplicación para el screening masivo de enfermedad celíaca

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dc.contributor.advisor Martínez Millana, Antonio es_ES
dc.contributor.advisor Fides Valero, Álvaro es_ES
dc.contributor.author Elorza Exea, Gontzal es_ES
dc.date.accessioned 2019-09-05T07:53:23Z
dc.date.available 2019-09-05T07:53:23Z
dc.date.created 2019-07-25
dc.date.issued 2019-09-05 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/125050
dc.description.abstract [ES] Introducción y objetivo: Las preocupantes cifras sobre la epidemiología y la dificultad de diagnóstico de la enfermedad celiaca justifican la necesidad de un sistema para el cribado masivo de la enfermedad celiaca. Para poder llevar a cabo esta acción, se ha propuesto diseñar y desarrollar un sistema que contenga una aplicación móvil capaz de almacenar datos referentes a pacientes, y construir un modelo predictivo para la clasificación de las imágenes tomadas de las tiras reactivas. Materiales y métodos: Se ha diseñado una aplicación para Android, que almacene de manera local los datos de los usuarios registrados y los pacientes. Por otro lado, se ha propuesto construir un modelo basado en redes neuronales convoluciones para la clasificación automática de imágenes tomadas a las tiras reactivas empleadas por sujetos reales. Se ha dispuesto de un total de un total de 38 tiras válidas. Se han tomado 5 fotos de cada una de las tiras, formando un total de 190 fotos para la creación del modelo. Para la verificación de la aplicación móvil se propone emplear test en base a seis requisitos funcionales y para la validación del modelo de clasificación se proponen métricas clásicas sobre el subconjunto de imágenes de test. Resultados: Se ha desarrollado y validado la aplicación móvil Android funcional en los teléfonos con versión Android 9.0. Se han construido y validado dos modelos predictivos empleando una red neuronal convolucional capaces de clasificar los resultados de las tiras reactivas con una exactitud del 78%. Conclusiones: Se ha llevado a cabo un análisis de la enfermedad celiaca y su diagnóstico justificando así este proyecto. Además, se ha diseñado, desarrollado y validado una aplicación móvil capaz de almacenar datos referentes a pacientes con enfermedad celiaca. Asimismo, se ha construido y validado un modelo capaz de clasificar de manera correcta el resultado de diversos tipos de tiras serológicas para la enfermedad celiaca. Con todo esto, se ha creado un sistema para el cribado poblacional sistematizado para esta enfermedad. es_ES
dc.description.abstract [CA] Introducció i objectiu: Les preocupants xifres sobre l'epidemiologia i la dificultat de diagnòstic de la malaltia celíaca justifiquen la necessitat d'un sistema per al cribratge massiu. Per poder dur a terme aquesta acció, s'ha proposat dissenyar i desenvolupar un sistema basat en una aplicació mòbil capaç d'emmagatzemar dades referents a pacients, i construir un model predictiu per a la classificació de les imatges preses de les tires reactives. Materials i mètodes: S'ha dut a terme el diseny d'una aplicació per a Android que guarde de manera local les dades dels usuaris registrats i dels pacients. D'altra banda, s'ha proposat construir un model basat en xarxes neuronals convolucions per a la classificació automàtica de les imatges preses a més a les tires reactives preses emprades per subjectes reals.S'ha disposat d'un total d'un total de 38 tires vàlides. S'han pres 5 fotos de cadascuna de les tires, formant un total de 190 fotos per a la creació del model. Per a la verificació de l'aplicació mòbil es proposa emprar test sobre la base a sis requisits funcionals i per a la validació del model de classificació es proposen mètriques clàssiques sobre el subconjunt d'imatges de test. Resultats: S'ha desenvolupat i validat l'aplicació mòbil Android funcional en els telèfons amb versió Android 9.0. S'han construït i validat dos models predictius emprant una xarxa neuronal convolucional capaços de classificar els resultats de les tires reactives amb una exactitud del 78%. Conclusions: S'ha dut a terme una anàlisi de la malaltia celíaca i el seu diagnòstic justificant així aquest projecte. A més, s'ha dissenyat, desenvolupat i validat una aplicació mòbil capaç d'emmagatzemar dades referents a pacients amb malaltia celíaca. Així mateix, s'ha construït i validat un model capaç de classificar de manera correcta el resultat de diversos tipus de tires serològiques per a la malaltia celíaca. Amb tot això, s'ha creat un sistema per al cribratge poblacional sistematitzat per a aquesta malaltia. es_ES
dc.description.abstract [ES] Introduction and objective: The worrying numbers on the epidemiology and the difficulty of diagnosing celiac disease justify the need for a system for mass screening for celiac disease. In order to carry out this action, it has been proposed to design and develop a system containing a mobile application capable of storing patient data, and to construct a predictive model for the classification of images taken from test strips. Materials and methods: An application has been designed for Android, which stores locally the data of registered users and patients. On the other hand, it has been proposed to build a model based on convolutional neural networks for the automatic classification of images taken from test strips used by real subjects. A total of 38 valid strips were available. Five photos were taken of each of the strips, forming a total of 190 photos for the creation of the model. For the verification of the mobile application it is proposed to use a test based on six functional requirements and for the validation of the classification model classical metrics are proposed on the subset of test images. Results: A functional Android mobile application has been developed and validated for phones with Android version 9.0. Two predictive models have been constructed and validated using a convolutional neural network capable of classifying the results of the test strips with an accuracy of 78%. Conclusion: An analysis of celiac disease and its diagnosis has been carried out, thus justifying this project. In addition, a mobile application capable of storing data on patients with celiac disease has been designed, developed and validated. A model capable of correctly classifying the result of different types of serological strips for celiac disease has also been built and validated. With all this, a system has been created for the systematized population screening for this disease. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reconocimiento (by) es_ES
dc.subject Salud movil es_ES
dc.subject Enfermedad celíaca es_ES
dc.subject Procesado de imagen es_ES
dc.subject Cribado es_ES
dc.subject.classification TECNOLOGIA ELECTRONICA es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Ingeniería Biomédica-Màster Universitari en Enginyeria Biomèdica es_ES
dc.title Diseño, implementación y validación de una aplicación para el screening masivo de enfermedad celíaca es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Electrónica - Departament d'Enginyeria Electrònica 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 Elorza Exea, G. (2019). Diseño, implementación y validación de una aplicación para el screening masivo de enfermedad celíaca. http://hdl.handle.net/10251/125050 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\109270 es_ES


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