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dc.contributor.advisor | Andreu García, Gabriela | es_ES |
dc.contributor.advisor | Martínez Peiró, Joaquín | es_ES |
dc.contributor.author | Ferrer Andreu, Pablo Lorenzo | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-09-19T14:29:38Z | |
dc.date.available | 2024-09-19T14:29:38Z | |
dc.date.created | 2024-07-16 | |
dc.date.issued | 2024-09-19 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/208358 | |
dc.description.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. | es_ES |
dc.description.abstract | [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. | es_ES |
dc.format.extent | 53 | 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 | Imágenes Médicas | es_ES |
dc.subject | Redes Neuronales | es_ES |
dc.subject | Deep Learning (DL) | es_ES |
dc.subject | Procesamiento de Imagen | es_ES |
dc.subject | Visión por Computador | es_ES |
dc.subject.classification | ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.title | Validación de técnicas de Deep Learning (DL) para la detección de lesiones displásicas en imágenes médicas de pacientes con enfermedad inflamatoria intestinal (EII) | es_ES |
dc.title.alternative | Validation of Deep Learning (DL) techniques for the detection of dysplastic lesions in medical images of patients with inflammatory bowel disease (IBD) | es_ES |
dc.title.alternative | Validació de tècniques de Deep Learning (DL) per a la detecció de lesions displàsiques en imatges mèdiques de pacients amb malaltia inflamatòria intestinal (EII) | 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 Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Ferrer Andreu, PL. (2024). Validación de técnicas de Deep Learning (DL) para la detección de lesiones displásicas en imágenes médicas de pacientes con enfermedad inflamatoria intestinal (EII). Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/208358 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\162996 | es_ES |