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Desarrollo de una herramienta para la detección automática de hemorragias intracraneales en imágenes TAC mediante el uso de técnicas de Inteligencia Artificial

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Desarrollo de una herramienta para la detección automática de hemorragias intracraneales en imágenes TAC mediante el uso de técnicas de Inteligencia Artificial

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dc.contributor.advisor Bosch Roig, Ignacio es_ES
dc.contributor.advisor Sánchez García, José es_ES
dc.contributor.advisor Camacho Ramos, Eduardo Jesús es_ES
dc.contributor.author Escobar Cruz, Álvaro es_ES
dc.date.accessioned 2020-09-30T10:46:29Z
dc.date.available 2020-09-30T10:46:29Z
dc.date.created 2020-09-10
dc.date.issued 2020-09-30 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/150913
dc.description.abstract [ES] La hemorragia intracraneal es una acumulación de sangre producida por la rotura de un vaso en el interior del cráneo. Habitualmente es producto de la hipertensión arterial, capaz de provocar pequeñas dilataciones en los vasos que en determinado momento pueden llegar a provocar su desgarro. Los distintos tipos de hemorragia intracraneal (intraparenquimatosa, intraventricular, subaracnoidea, epidural y subdural) son reconocibles mediante imágenes TAC (Tomografía Axial Computarizada). El pronóstico del paciente es dependiente de un diagnóstico rápido y preciso. El procedimiento actual, en el que especialistas clínicos revisan manualmente las imágenes, es un proceso complicado y que a menudo requiere dedicar una gran cantidad de tiempo. El objetivo de este trabajo es construir una herramienta automática para la detección de hemorragias intracraneales agudas y sus subtipos a partir de imágenes de TAC cerebrales. Para ello, se utilizará la base de datos proporcionada por la competición de Kaggle, RSNA Intracranial Hemorrhage Detection, que proporciona más de 450.000 casos. Para conseguir esta herramienta se desarrollaron tres modelos de detección distintos basados en redes neuronales convolucionales (CNN). Estas redes se implementaron y entrenaron con los métodos de la librería fast.ai de Python. A las muestras proporcionadas por la base de datos mencionada se les aplico el pre-procesado CLAHE con el objetivo de mejorar el rendimiento de las redes. Posteriormente, con las redes ya entrenadas, se utilizaron una serie de métricas de evaluación (accuracy, precisión, sensitivity, specificity, f1 score, auc) con el fin de evaluar los resultados obtenidos con cada uno de los modelos y comprobar así cual es el mejor modelo capaz de resolver el problema propuesto. Por último, los resultados muestran que, con técnicas de inteligencia artificial, se puede detectar y clasificar de forma eficiente y efectiva los distintos subtipos de hemorragias intracraneales. es_ES
dc.description.abstract [CA] L'hemorràgia intracranial és una acumulació de sang produïda pel trencament d'un got a l'interior del crani. Habitualment és producte de la hipertensió arterial, capaç de provocar xicotetes dilatacions en els gots que en determinat moment poden arribar a provocar el seu esquinçament. Els diferents tipus d'hemorràgia intracranial (intraparenquimàtic, intraventricular, subaracnoidal, epidural i subdural) són recognoscibles mitjançant imatges TAC (Tomografia Axial Informatitzada). El pronòstic del pacient és dependent d'un diagnòstic ràpid i precís. El procediment actual, en el qual especialistes clínics revisen manualment les imatges, és un procés complicat i que sovint requereix dedicar una gran quantitat de temps. L'objectiu d'aquest treball és construir una eina automàtica per a la detecció d'hemorràgies intracranials agudes i els seus subtipus a partir d'imatges de TAC cerebrals. Per a això, s'utilitzarà la base de dades proporcionada per la competició de Kaggle, RSNA Intracranial Hemorrhage Detection, que proporciona més de 450.000 casos. El classificador es dissenyarà emprant xarxes neuronals convolucionals (CNN). Per a aconseguir aquesta eina es van desenvolupar tres models de detecció diferents basats en xarxes neuronals convolucionals (CNN). Aquestes xarxes es van implementar i van entrenar amb els mètodes de la llibreria fast.ai de Python. A les mostres proporcionades per la base de dades esmentada se'ls aplique el pre-processat CLAHE amb l'objectiu de millorar el rendiment de les xarxes. Posteriorment, amb les xarxes ja entrenades, es van utilitzar una sèrie de mètriques d'avaluació (accuracy, precision, sensitivity, specificity, f1 score, auc) amb la finalitat d'avaluar els resultats obtinguts amb cadascun dels models i comprovar així com és el millor model capaç de resoldre el problema proposat. Finalment, els resultats mostren que, amb tècniques d'intel·ligència artificial, es pot detectar i classificar de manera eficient i efectiva els diferents subtipus d'hemorràgies intracranials. es_ES
dc.description.abstract [EN] Intracranial hemorrhage is an accumulation of blood produced by the rupture of a vessel inside the skull. It is usually the product of arterial hypertension, capable of causing small dilations in the vessels that at a certain moment can cause them to tear. The different types of intracranial hemorrhage (intraparenchymal, intraventricular, subarachnoid, epidural and subdural) are recognizable by CT images (Computerized Tomography). The patient's prognosis is dependent on a quick and accurate diagnosis. The current procedure, in which clinical specialists manually review the images, is a complicated process and often requires a great deal of time. The objective of this work is to build an automatic tool for the detection of acute intracranial hemorrhages and its subtypes from brain CT images. To do this, the database provided by the Kaggle RSNA Intracranial Hemorrhage Detection competition will be used, which provides more than 450,000 cases. To achieve this tool, three different detection models based on convolutional neural networks (CNN) were developed. These networks were implemented and trained with the methods of the Python library, fast.ai. CLAHE pre-processing was applied to the samples provided by the database to improve the performance of the networks. Subsequently, with the networks already trained, a series of evaluation metrics (accuracy, precision, sensitivity, specificity, f1 score, auc) were used in order to evaluate the results obtained with each of the models and thus verify which is the best model capable of solving the proposed problem. Finally, the results show that, with artificial intelligence techniques, the different subtypes of intracranial hemorrhages can be efficiently and effectively detected and classified. es_ES
dc.format.extent 65 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 TAC es_ES
dc.subject Cerebral es_ES
dc.subject Red es_ES
dc.subject Neuronal es_ES
dc.subject Hemorragia es_ES
dc.subject Aprendizaje es_ES
dc.subject Automático es_ES
dc.subject Modelo es_ES
dc.subject Inteligencia artificial. es_ES
dc.subject CT es_ES
dc.subject Network es_ES
dc.subject Neural es_ES
dc.subject Hemorrhage es_ES
dc.subject Learning es_ES
dc.subject Machine es_ES
dc.subject Model es_ES
dc.subject Artificial intelligence. 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 una herramienta para la detección automática de hemorragias intracraneales en imágenes TAC mediante el uso de técnicas de Inteligencia Artificial es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado 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 Escobar Cruz, Á. (2020). Desarrollo de una herramienta para la detección automática de hemorragias intracraneales en imágenes TAC mediante el uso de técnicas de Inteligencia Artificial. http://hdl.handle.net/10251/150913 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\128786 es_ES


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