Validación de técnicas de Deep Learning (DL) para la detección de lesiones displásicas en imágenes médicas de pacientes con enfermedad inflamatoria intestinal (EII)

Abstract

[ES] Este proyecto de Trabajo de Fin de Grado se enfoca en el desarrollo de un software basado en redes neuronales para la detección de lesiones displásicas en imágenes médicas de pacientes con enfermedad inflamatoria intestinal (EII). La colaboración con el Hospital Universitario y Politécnico La Fe de Valencia respalda este proyecto, proporcionando una perspectiva clínica que garantiza la aplicabilidad de los resultados en entornos médicos reales. El software busca mejorar la precisión y eficacia en el diagnóstico, priorizando la identificación de pólipos con riesgo de malignidad, lo que contribuye a una atención médica gastrointestinal más precisa y orientada a resultados.

[EN] This Final Degree Project (TFG) focuses on developing a neural network-based software for real-time detection of polyps during colonoscopies. Collaboration with the University and Polytechnic Hospital La Fe in Valencia supports this project, providing a clinical perspective that ensures the applicability of the results in real medical settings. The software aims to improve the accuracy and effectiveness of diagnosis, prioritizing the identification of polyps with malignant potential, thus contributing to more precise and results-oriented gastrointestinal medical care.