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dc.contributor.advisor | Gómez Adrian, Jon Ander | es_ES |
dc.contributor.advisor | Paredes Palacios, Roberto | es_ES |
dc.contributor.author | Sánchez Romero, Rafael Vicente | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-01-15T07:46:47Z | |
dc.date.available | 2021-01-15T07:46:47Z | |
dc.date.created | 2020-12-10 | |
dc.date.issued | 2021-01-15 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/159154 | |
dc.description.abstract | [ES] El análisis de imagen médica es, cada vez más, una herramienta que se está convirtiendo en un apoyo para el personal médico a la hora de emitir un diagnóstico. En este trabajo, abordamos el tema del análisis de imagen médica para tratar de resolver el problema de la detección de neumonía por COVID-19 en diferentes tipos de imagen médica como por ejemplo imágenes Rayos-X o imágenes por resonancia magnética. Para conseguir los objetivos se propondrán modelos ad-hoc y otros que han sido publicados y se tratará de hacer una comparativa entre modelos y tipos de datos para extraer conclusiones. | es_ES |
dc.description.abstract | [CA] L’anàlisi d’imatge mèdica és, cada vegada més, una eina que s’està convertint en un suport per als metges a l’hora d’emetre un diagnòstic. En aquest treball, abordem el tema de l’anàlisi d’imatge mèdica per tractar de resoldre el problema de la detecció de pneumònia per COVID-19 a diferents tipus d’imatge mèdica, com ara imatges Raigs-X o imatges per resonància magnètica. Per a aconseguir els objectius es proposaràn models ad-hoc i altres que han sigut publicats i es tractará de fer una comparativa entre models i entre tipus de dades per tal de extraure conclusions. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] Medical imaging analysis is a tool which is increasingly becoming a support for doctors when it comes the time to issue a diagnosis. In this work, we address the medical images analysis topic aiming to solve the problem of detecting COVID-19 pneumonia in different types of medical images, such as X-Ray or magnetic resonance images. To achieve the proposed objectives, ad-hoc models are proposed and already published models are also used. In this work, different models and type of images are compared so that some conclussions are reached. | es_ES |
dc.format.extent | 38 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento (by) | es_ES |
dc.subject | Diagnòstic mèdic | es_ES |
dc.subject | Pneumònia | es_ES |
dc.subject | Imatge mèdica | es_ES |
dc.subject | Xarxes neuronals | es_ES |
dc.subject | Inteligència Artificial | es_ES |
dc.subject | Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.subject | Redes Neuronales | es_ES |
dc.subject | Imagen Médica | es_ES |
dc.subject | Neumonía | es_ES |
dc.subject | COVID-19 | es_ES |
dc.subject | Diagnóstico médico asistido | es_ES |
dc.subject | Artificial Intelligence | es_ES |
dc.subject | Neural Networks | es_ES |
dc.subject | Medical Imaging | es_ES |
dc.subject | Pneumonia | es_ES |
dc.subject | Medical diagnosis | es_ES |
dc.subject.classification | LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS | es_ES |
dc.subject.other | Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·Ligència Artificial: Reconeixement de Formes i Imatge Digital | es_ES |
dc.title | Detección automática de neumonía para dar soporte al diagnóstico de la COVID-19 | es_ES |
dc.type | Tesis de máster | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Sánchez Romero, RV. (2020). Detección automática de neumonía para dar soporte al diagnóstico de la COVID-19. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/159154 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\132468 | es_ES |