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Detección automática de neumonía para dar soporte al diagnóstico de la COVID-19

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Detección automática de neumonía para dar soporte al diagnóstico de la COVID-19

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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


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