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Ayuda al diagnóstico de cáncer de colon mediante técnicas de aprendizaje automático

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Ayuda al diagnóstico de cáncer de colon mediante técnicas de aprendizaje automático

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dc.contributor.advisor Gómez Adrian, Jon Ander es_ES
dc.contributor.author Calvo Moratilla, José Javier es_ES
dc.coverage.spatial east=-0.34674884760897084; north=39.48273197726662; name=La Carrasca, València, Espanya es_ES
dc.date.accessioned 2021-09-28T09:02:51Z
dc.date.available 2021-09-28T09:02:51Z
dc.date.created 2021-07-19
dc.date.issued 2021-09-28 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/173390
dc.description.abstract [ES] Las listas de espera de los hospitales españoles durante la pandemia del virus SARSCoV-2 han aumentado considerablemente y han dificultado el diagnóstico temprano de enfermedades como el cáncer. Para incrementar el rendimiento del personal sanitario reduciendo la carga de trabajo se propone la utilización de algoritmos de aprendizaje automático para detectar células cancerígenas dentro del área colorrectal. Se emplea la arquitectura U-Net con diferentes configuraciones para segmentar el área de la imagen médica donde se detecta la patología, ayudando al personal sanitario en la tarea del diagnóstico de enfermedades. El máximo rendimiento obtenido ha sido con la configuración sigmoid 1b con un 0,802630 de IoU. Se demuestra que la arquitectura de red propuesta entrena correctamente con el conjunto de datos obteniendo un buen rendimiento. es_ES
dc.description.abstract [CA] Les llistes d’espera dels hospitals espanyols durant la pandèmia del virus SARS-CoV2 han augmentat considerablement i han dificultat el diagnòstic primerenc de malalties com el càncer. Per a incrementar el rendiment del personal sanitari reduint la càrrega de treball es proposa la utilització d’algorismes d’aprenentatge automàtic per a detectar cèl·lules canceroses dins de l’àrea colorectal. S’empra l’arquitectura U-Net amb diferents configuracions per a segmentar l’àrea de l’imatge mèdica on es detecta la patologia, ajudant al personal sanitari en la tasca del diagnòstic de malalties. El màxim rendiment obtingut ha estat amb la configuració sigmoid 1b amb un 0,802630 de IoU. Es demostra que l’arquitectura de xarxa proposada entrena correctament amb el conjunt de dades obtenint un bon rendiment. es_ES
dc.description.abstract [EN] Waiting lists in Spanish hospitals during the SARS-CoV-2 pandemic have increased considerably and have hindered the early diagnosis of diseases such as cancer. To increase the performance of healthcare personnel by reducing the workload, the use of machine learning algorithms to detect cancer cells within the colorectal area is proposed. The U-Net architecture is used with different configurations to segment the area of the medical image where the pathology is detected, helping health personnel in the task of disease diagnosis. The maximum performance obtained has been with the configuration sigmoid 1b with a 0.802630 of IoU. It is demonstrated that the proposed network architecture trains correctly with the data set obtaining a good performance. es_ES
dc.format.extent 68 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 Redes neuronales es_ES
dc.subject U-Net es_ES
dc.subject Aprendizaje automático es_ES
dc.subject Deep learning es_ES
dc.subject Cáncer es_ES
dc.subject Colon es_ES
dc.subject Patología es_ES
dc.subject Diagnóstico es_ES
dc.subject Whole-slide images es_ES
dc.subject Neural networks es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Cancer es_ES
dc.subject Colorectal es_ES
dc.subject Pathology es_ES
dc.subject Diagnosis es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Ayuda al diagnóstico de cáncer de colon mediante técnicas de aprendizaje automático 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 Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Calvo Moratilla, JJ. (2021). Ayuda al diagnóstico de cáncer de colon mediante técnicas de aprendizaje automático. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/173390 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\139309 es_ES


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