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Diseño e implementación de un sistema para la segmentación nuclear en imágenes histológicas multi-órgano mediante una red neuronal profunda encoder-decoder

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Diseño e implementación de un sistema para la segmentación nuclear en imágenes histológicas multi-órgano mediante una red neuronal profunda encoder-decoder

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dc.contributor.advisor Naranjo Ornedo, Valeriana es_ES
dc.contributor.advisor Colomer Granero, Adrián es_ES
dc.contributor.author Galiana Bordera, Adrián es_ES
dc.date.accessioned 2019-09-30T10:43:26Z
dc.date.available 2019-09-30T10:43:26Z
dc.date.created 2019-09-12
dc.date.issued 2019-09-30 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/126586
dc.description.abstract [ES] La segmentación nuclear en imágenes histológicas puede permitir la extracción de características de alta calidad para morfometría nuclear y demás análisis en patología computacional. Un algoritmo que segmente con precisión los núcleos en bases de datos que abarquen una gran variedad de pacientes, órganos y estados de cáncer puede contribuir significativamente al desarrollo de software de investigación clínica y médica. Esto es debido a que una vez segmentados de forma precisa los núcleos, se pueden extraer características morfométricas y de apariencia nucleares, como la densidad, la relación núcleo-citoplasma, el tamaño promedio y el pleomorfismo. Dichos rasgos pueden emplearse tanto en la identificación de los distintos grados de cáncer como en la predicción de la efectividad de un determinado tratamiento. es_ES
dc.description.abstract [EN] Nuclear segmentation in histological images can allow the extraction of high-quality characteristics for nuclear morphometry and other analyses in computational pathology. An algorithm that precisely segments the nuclei of the images in our database, made from a wide variety of patients, organs and cancer states, can contribute significantly to the development of clinical and medical research software. This is because once the nuclei are precisely segmented, nuclear morphometric and appearance characteristics can be extracted, such as density, nucleus-cytoplasm ratio, average size and pleomorphism. These traits can be used both in the identification of the different degrees of cancer and in the effectiveness's prediction of a certain treatment. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Cáncer es_ES
dc.subject Núcleos es_ES
dc.subject Imagen histológica es_ES
dc.subject Red neuronal es_ES
dc.subject Inteligencia artificial es_ES
dc.subject Deep learning es_ES
dc.subject Convolución es_ES
dc.subject UNet es_ES
dc.subject ResNet es_ES
dc.subject AJI es_ES
dc.subject Cancer es_ES
dc.subject Nuclei es_ES
dc.subject Histological image es_ES
dc.subject Neural network es_ES
dc.subject Artificial intelligence es_ES
dc.subject Convolution 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 Diseño e implementación de un sistema para la segmentación nuclear en imágenes histológicas multi-órgano mediante una red neuronal profunda encoder-decoder 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 Galiana Bordera, A. (2019). Diseño e implementación de un sistema para la segmentación nuclear en imágenes histológicas multi-órgano mediante una red neuronal profunda encoder-decoder. http://hdl.handle.net/10251/126586 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\112301 es_ES


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