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dc.contributor.advisor | Carot Sierra, José Miguel | es_ES |
dc.contributor.advisor | Martí Aguado, David | es_ES |
dc.contributor.author | Lluzar Martí, Jordi | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-01-14T11:17:39Z | |
dc.date.available | 2021-01-14T11:17:39Z | |
dc.date.created | 2020-12-01 | |
dc.date.issued | 2021-01-14 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/158965 | |
dc.description.abstract | [ES] Las enfermedades hepáticas crónicas (EPC) constituyen un problema mundial con una demanda creciente de atención médica. La actividad inflamatoria y la fibrosis derivada son características histopatológicas comunes y relevantes en la EPC. Tradicionalmente, la biopsia hepática se ha considerado el gold standard para su diagnóstico y la clasificación de su nivel gravedad. La evaluación histológica establecida se basa en sistemas de puntuación semicuantitativos basados ¿¿en criterios bien definidos, aunque interpretativos relacionados con la gravedad de la EPC subyacente. Esta evaluación categórica subjetiva se basa en cambios arquitectónicos y celulares, pero no en alteraciones patológicas continuas numéricas. Por lo tanto, los informes de biopsia estándar son propensos a una gran variabilidad, lo que limita una evaluación crítica de las características histológicas en el entorno de la investigación y reduce la reproducibilidad de los resultados. Por otra parte, la biopsia hepática tiene otras limitaciones bien conocidas, ya que la técnica es un procedimiento costoso e invasivo, no bien aceptado por los pacientes y que no se puede usar libremente para el seguimiento. Además, es propenso a errores de submuestreo y sufre de variabilidad interobservador en la puntuación patológica. Más recientemente, se ha propuesto el uso del análisis de imagen digital asistido por computadora (DIA) de las secciones histológicas obtenidas en diferentes etiologías de EPC para una cuantificación más precisa de algunas características histológicas como la esteatosis y la fibrosis. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] Chronic liver disease (CLD) is a global problem with a growing demand for medical care. Inflammatory activity and derived fibrosis are common and relevant histopathological features in CLD. Traditionally, liver biopsy has been considered the gold standard for its diagnosis and classification of its level of severity. The established histological evaluation is based on semi-quantitative scoring systems based on well-defined but interpretive criteria related to the severity of the underlying CLD. This subjective categorical evaluation is based on architectural and cellular changes, but not on numerical continuous pathological changes. Therefore, standard biopsy reports are prone to great variability, limiting critical evaluation of histological features in the research setting and reducing reproducibility of results. On the other hand, liver biopsy has other well-known limitations, since the technique is an expensive and invasive procedure, little accepted by patients and cannot be freely used for follow-up. Furthermore, it is prone to subsampling errors and suffers from interobserver variability in the pathological score. More recently, the use of computer-aided digital image analysis (DIA) of histological sections obtained in different EPC etiologies has been proposed for a more precise quantification of some histological characteristics such as steatosis and fibrosis. | es_ES |
dc.format.extent | 75 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento (by) | es_ES |
dc.subject | Biomarkers | es_ES |
dc.subject | Liver inflammation | es_ES |
dc.subject | Liver fibrosis | es_ES |
dc.subject | Magnetic resonance | es_ES |
dc.subject | Regression models | es_ES |
dc.subject | Classification methods | es_ES |
dc.subject | Multivariate analysis | es_ES |
dc.subject | Análisis multivariante | es_ES |
dc.subject | Métodos de clasificación | es_ES |
dc.subject | Modelos de regresión | es_ES |
dc.subject | Machine learning | es_ES |
dc.subject | Resonancia magnética | es_ES |
dc.subject | Fibrósis hepática | es_ES |
dc.subject | Inflamación hepática | es_ES |
dc.subject | Biomarcadores | es_ES |
dc.subject.classification | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA | es_ES |
dc.subject.other | Máster Universitario en Ingeniería de Análisis de Datos, Mejora de Procesos y Toma de Decisiones-Màster Universitari en Enginyeria D'Anàlisi de Dades, Millora de Processos i Presa de Decisions | es_ES |
dc.title | Modelización multivariante de los distintos sustratos patológicos hepáticos con análisis multiparamétrico de resonancia magnética | es_ES |
dc.type | Tesis de máster | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Lluzar Martí, J. (2020). Modelización multivariante de los distintos sustratos patológicos hepáticos con análisis multiparamétrico de resonancia magnética. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/158965 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\130788 | es_ES |