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Herramienta de visualización de datos provenientes del análisis masivo de imágenes médicas en la plataforma de QUIBIM Precision

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Herramienta de visualización de datos provenientes del análisis masivo de imágenes médicas en la plataforma de QUIBIM Precision

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dc.contributor.advisor Bosch Roig, Ignacio es_ES
dc.contributor.advisor Jimenez Pastor, Ana Maria es_ES
dc.contributor.author Galarza Zambrano, Jorge Javier es_ES
dc.date.accessioned 2019-10-09T07:39:45Z
dc.date.available 2019-10-09T07:39:45Z
dc.date.created 2019-09-17 es_ES
dc.date.issued 2019-10-09 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/127867
dc.description.abstract [ES] La plataforma de QUIBIM Precision® incluye una herramienta de visualización de datos o Data Miner. Esta herramienta permite al usuario realizar un análisis estadístico de cada uno de los biomarcadores de imagen analizados previamente con el objetivo de, dada una población, extraer conclusiones con valor diagnóstico, pronóstico y terapéutico. Previamente a la realización de este trabajo, el Data Miner incluía representaciones tales como un diagrama de dispersión y un diagrama de cajas, desarrolladas empleando el framework AngularJS como directiva para la librería angular-nvD3.js de JavaScript, basada en D3.js. Esta librería nos permite trabajar con grandes bloques de datos estructurados en formato JSON para la representación de gráficos estadísticos. Por lo tanto, el principal objetivo del proyecto consistiría en el desarrollo de nuevos modos de visualización utilizando la librería que hemos indicado, con la finalidad de ampliar la variedad de visualizaciones enfocadas al entorno médico y, ofrecer una interfaz accesible al usuario que pueda ser utilizado sin necesidad de un manual. es_ES
dc.description.abstract [EN] QUIBIM Precision® platform includes a data visualization tool or Data Miner. This tool allows the user to perform a statistical analysis of each of the imaging biomarkers previously analyzed in order to, given a population, draw conclusions with diagnostic, prognostic and therapeutic value. Prior to the implementation of this project, the Data Miner included representations such as a scatter plot and a box plot, developed using the framework AngularJS as a directive for the Angular-nvD3.js JavaScript library, based on D3.js. This library allows us to work with large blocks of data structured in JSON format for the representation of statistical graphs. Therefore, the main objective of the project is the development of new display modes using the library that we have indicated, with the goal of extending the variety of visualization tools focused on the medical environment and offer an accessible user interface that can be used without the need of a user manual. en_EN
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Front-Ent es_ES
dc.subject Data Miner es_ES
dc.subject JavaScript es_ES
dc.subject Análisis estadístico es_ES
dc.subject Visualización es_ES
dc.subject AngularJS es_ES
dc.subject NvD3 es_ES
dc.subject Statistical analysis en_EN
dc.subject Visualization en_EN
dc.subject.classification TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación-Grau en Enginyeria de Tecnologies i Serveis de Telecomunicació es_ES
dc.title Herramienta de visualización de datos provenientes del análisis masivo de imágenes médicas en la plataforma de QUIBIM Precision 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 de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Galarza Zambrano, JJ. (2019). Herramienta de visualización de datos provenientes del análisis masivo de imágenes médicas en la plataforma de QUIBIM Precision. http://hdl.handle.net/10251/127867 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\109351 es_ES


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