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Clinical Decision Support Systems for Brain Tumour Diagnosis: Classification and Evaluation Approaches

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Clinical Decision Support Systems for Brain Tumour Diagnosis: Classification and Evaluation Approaches

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dc.contributor.advisor García Gómez, Juan Miguel es_ES
dc.contributor.advisor Robles Viejo, Monserrat es_ES
dc.contributor.author Vicente Robledo, Javier es_ES
dc.date.accessioned 2012-10-15T06:25:28Z
dc.date.available 2012-10-15T06:25:28Z
dc.date.created 2012-10-01T08:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2012-10-15T06:25:22Z es_ES
dc.identifier.isbn 978-84-8363-962-7
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/17468
dc.description.abstract A lo largo de las últimas décadas, la disponibilidad cada vez mayor de grandes cantidades de información biomédica ha potenciado el desarrollo de herramientas que permiten extraer e inferir conocimiento. El aumento de tecnologías biomédicas que asisten a los expertos médicos en sus decisiones ha contribuido a la incorporación de un paradigma de medicina basada en la evidencia centrada en el paciente. Las contribuciones de esta Tesis se centran en el desarrollo de herramientas que asisten al médico en su proceso de toma de decisiones en el diagnóstico de tumores cerebrales (TC) mediante Espectros de Resonancia Magnética (ERM). En esta Tesis se contribuye con el desarrollo de clasificadores basados en Reconocimiento de Patrones (RP) entrenados con ERM de pacientes pediátricos y adultos para establecer el tipo y grado del tumor. Estos clasificadores especializados son capaces de aprovechar las diferencias bioquímicas existentes entre los TC infantiles y de adultos. Una de las principales contribuciones de esta Tesis consiste en el desarrollo de modelos de clasificación enfocados a discriminar los tres tipos de tumores cerebrales pediátricos más prevalentes. El cerebelo suele ser una localización habitual de estos tumores, resultando muy difícil distinguir el tipo mediante el uso de Imagen de Resonancia Magnética. Por lo tanto, obtener un alto acierto en la discriminación de astrocitomas pilocíticos, ependimomas y meduloblastomas mediante ERM resulta crucial para establecer una estrategia de cirugía, ya que cada tipo de tumor requiere de unas acciones diferentes si se quiere obtener un buen pronóstico del paciente. Asimismo, esta Tesis contribuye en la extracción de características para ERM mediante el estudio de la combinación de señales de ERM adquiridas en dos tiempos de eco: tiempo de eco corto y tiempo de eco largo; concluyendo que dicha combinación mejora la clasificación de tumores cerebrales pediátricos frente al hecho de usar únicamente los ERM de un es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Editorial Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet es_ES
dc.subject Tumores cerebrales es_ES
dc.subject Informática médica es_ES
dc.subject Reconocimiento automático de formas es_ES
dc.subject Sistemas de ayuda a la decisión es_ES
dc.subject Clasificación automática es_ES
dc.subject Inferencia bayesiana es_ES
dc.subject Tumores cerebrales pediátricos es_ES
dc.subject.classification FISICA APLICADA es_ES
dc.title Clinical Decision Support Systems for Brain Tumour Diagnosis: Classification and Evaluation Approaches
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/17468 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Física Aplicada - Departament de Física Aplicada es_ES
dc.description.bibliographicCitation Vicente Robledo, J. (2012). Clinical Decision Support Systems for Brain Tumour Diagnosis: Classification and Evaluation Approaches [Tesis doctoral]. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/17468 es_ES
dc.description.accrualMethod Palancia es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 3910 es_ES


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