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Mejora de las prestaciones de un modelo para la generación de informes de radiología.

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Mejora de las prestaciones de un modelo para la generación de informes de radiología.

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dc.contributor.advisor Paredes Palacios, Roberto es_ES
dc.contributor.advisor Albiol Colomer, Alberto es_ES
dc.contributor.author Aas Alas, Mohamed es_ES
dc.date.accessioned 2024-10-13T22:45:45Z
dc.date.available 2024-10-13T22:45:45Z
dc.date.created 2024-09-24
dc.date.issued 2024-10-14 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/210008
dc.description.abstract [ES] La motivación de este trabajo radica en la importancia de mejorar la precisión y eficiencia en la generación automática de informes de radiología, un proceso que puede agilizar el diagnóstico y tratamiento de los pacientes, así como reducir la carga de trabajo de los médicos. Utilizaremos el dataset MIMIC-CXR, el cual contiene radiografías de pacientes y sus respectivos informes médicos para entrenar el modelo. La tarea específica consiste en generar informes detallados y precisos a partir de imágenes radiológicas utilizando un modelo VED (Vision Encoder Decoder). El objetivo principal de este trabajo es mejorar el rendimiento del modelo de generación de informes de radiología mencionado, aplicando técnicas como el text augmentation sobre el dataset mediante el uso de la API de ChatGPT. La estructura del trabajo se enfocará primero en intentar mejorar las prestaciones del modelo mediante diversas técnicas y, posteriormente, comparar las métricas obtenidas con el estado del arte actual, con el fin de evaluar la efectividad de los métodos implementados y determinar posibles avances en el campo. es_ES
dc.description.abstract [EN] The motivation of this work lies in the importance of improving the accuracy and efficiency in the automatic generation of radiology reports, a process that can speed up the diagnosis and treatment of patients, as well as reduce the workload of physicians. We will use the MIMIC-CXR dataset, which contains patient x-rays and their respective medical reports, to train the model. The specific task is to generate detailed and accurate reports from radiological images using a VED (Vision Encoder Decoder) model. The main objective of this work is to improve the performance of the mentioned radiology report generation model, applying techniques such as text augmentation on the dataset by using the OpenAI API. The structure of the work will first focus on trying to improve the performance of the model through various techniques and, subsequently, compare the obtained metrics with the current state of the art, in order to evaluate the effectiveness of the implemented methods and determine possible advances in the field. es_ES
dc.format.extent 54 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 Generación automática de informes es_ES
dc.subject Radiografía es_ES
dc.subject Informes médicos es_ES
dc.subject Radiography es_ES
dc.subject Medical Reports es_ES
dc.subject Automated report generation es_ES
dc.subject.classification TEORÍA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES 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 Mejora de las prestaciones de un modelo para la generación de informes de radiología. es_ES
dc.title.alternative Enhancing the performance of a model for radiology report generation. es_ES
dc.title.alternative Millora de les prestacions d'un model per a la generació d'informes de radiología. 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 Aas Alas, M. (2024). Mejora de las prestaciones de un modelo para la generación de informes de radiología. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/210008 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\164915 es_ES


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