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Listar por autor "Llobet Azpitarte, Rafael"

Mostrando ítems 1-20 de 40

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A Deep Learning Framework to classify Breast Density with Noisy Labels Regularization

López-Almazán, Héctor; Perez-Benito, Francisco Javier; Larroza, Andrés; Perez-Cortes, Juan-Carlos; Pollán, Marina; Perez-Gomez, Beatriz; Salas-Trejo, Dolores; Casals, María; Llobet Azpitarte, Rafael (Elsevier, 2022-06-01)

[EN] Background and Objective: Breast density assessed from digital mammograms is a biomarker for higher risk of developing breast cancer. Experienced radiologists assess breast density using the Breast Image and Data ...
A deep learning system to obtain the optimal parameters for a threshold-based breast and dense tissue segmentation

Perez-Benito, Francisco Javier; Signol, François; Perez-Cortes, Juan-Carlos; Fuster Bagetto, Alejandro; Pollan, Marina; Pérez-Gómez, Beatriz; Salas-Trejo, Dolores; Casals, Maria; Martínez, Inmaculada; Llobet Azpitarte, Rafael (Elsevier, 2020-10)

[EN] Background and Objective: Breast cancer is the most frequent cancer in women. The Spanish healthcare network established population-based screening programs in all Autonomous Communities, where mammograms of asymptomatic ...
Análisis de la densidad de mama asistido por ordenador

Solves Llorens, Juan Antonio (Universitat Politècnica de València, 2012-01-25)

Estudio del estado actual del análisis de la densidad de mama.
Aplicaciones de los autómatas transductores finitos con pesos (WFST) en la corrección simbólica en interfaces persona-máquina

Navarro Cerdán, José Ramón (Universitat Politècnica de València, 2016-04-18)

[EN] In this thesis a real application related to the string correction process from an OCR classifier in a form digitizing task is presented. These strings come from a classifier with a given error ratio that implies that ...
Aplicación de Técnicas de Aprendizaje Automático Orientadas al Diagnóstico Médico

Nocedal González, Pablo (Universitat Politècnica de València, 2020-01-02)

[ES] Cada vez más se generan grandes volúmenes de datos de los que es posible extraer información de gran relevancia, y el área de la salud no es una excepción en este sentido. Estos datos permiten emplear técnicas de ...
Aportaciones al diagnóstico de cáncer asistido por ordenador

Llobet Azpitarte, Rafael (Universitat Politècnica de València, 2008-05-06)

Para diagnosticar un cáncer se realiza, entre otras pruebas, algún test de imagen, como puede ser una radiografía, ecografía o resonancia magnética. Mediante estos tests pueden detectarse zonas con alta sospecha tumoral, ...
Batch-adaptive rejection threshold estimation with application to OCR post-processing

Navarro Cerdán, José Ramón; Arlandis Navarro, Joaquim Francesc; Llobet Azpitarte, Rafael; Perez-Cortes, Juan-Carlos (Elsevier, 2015-06-24)

An OCR process is often followed by the application of a language model to find the best transformation of an OCR hypothesis into a string compatible with the constraints of the document, field or item under consideration. ...
Bias Analysis on Public X-Ray Image Datasets of Pneumonia and COVID-19 Patients

Omar del Tejo Catalá; Salvador Igual, Ismael; Perez-Benito, Francisco Javier; Millan-Escriva, David; ORTIZ, V.; Llobet Azpitarte, Rafael; Perez-Cortes, Juan-Carlos (Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2021)

[EN] Chest X-ray images are useful for early COVID-19 diagnosis with the advantage that X-ray devices are already available in health centers and images are obtained immediately. Some datasets containing X-ray images with ...
Breast Dense Tissue Segmentation with Noisy Labels: A Hybrid Threshold-Based and Mask-Based Approach

Larroza, Andrés; Pérez-Benito, Francisco Javier; Perez-Cortes, Juan-Carlos; Román, Marta; Pollán, Marina; Pérez-Gómez, Beatriz; Salas-Trejo, Dolores; Casals, María; Llobet Azpitarte, Rafael (MDPI AG, 2022-08)

[EN] Breast density assessed from digital mammograms is a known biomarker related to a higher risk of developing breast cancer. Supervised learning algorithms have been implemented to determine this. However, the performance ...
Clasificador de expresiones faciales basados en algoritmos de aprendizaje automático

Valero Puche, Aarón (Universitat Politècnica de València, 2018-10-05)

El objetivo principal de este proyecto es la clasificación del estado anímico en función de imágenes del rostro. El primer paso del proceso será la identificación del rostro en la imagen, ademas de la extracción de información ...
Composition of Constraint, Hypothesis and Error Models to improve interaction in Human-Machine Interfaces

Navarro Cerdán, José Ramón; Llobet Azpitarte, Rafael; Arlandis, Joaquim; Perez-Cortes, Juan-Carlos (Elsevier, 2016-05)

We use Weighted Finite-State Transducers (WFSTs) to represent the different sources of information available: the initial hypotheses, the possible errors, the constraints imposed by the task (interaction language) and the ...
Control de asistencia mediante tecnología IBeacon en una aplicación híbrida.

Ruben, Alliet (Universitat Politècnica de València, 2021-04-14)

[ES] Esta tesis de licenciatura se llevó a cabo en el departamento de la ETSIT y ETSINF en la Universidad Politécnica de Valencia (UPV). El objetivo del proyecto es mejorar el actual proceso de registrar asistencias de los ...
Creación de modelos predictivos para la estimación del riesgo de desarrollar cáncer de mama

Tendero Alarcón, Raquel (Universitat Politècnica de València, 2023-09-14)

[ES] El cáncer que produce el mayor número de muertes en la población femenina es el de mama debido a su gran incidencia. La detección temprana de la enfermedad es vital para la aplicación de un tratamiento a tiempo, que ...
Desarrollo de una herramienta para adecuar los productos de la suite ehCOS a diferentes motores de base de datos

Galván Mena, Luis Roberto (Universitat Politècnica de València, 2015-01-05)

Herramienta desarrollada para el proyecto ehCOS, de la empresa everis. Tras detectar la limitación de que los productos de la suite ehCOS solo podían ejecutarse correctamente sobre un motor PostgreSQL, se desarrolló esta ...
Detección automática de órganos en adquisiciones de TC mediante métodos de aprendizaje automático

López González, Rafael (Universitat Politècnica de València, 2017-10-26)

The aim of this project is training a classfier with Machine Learning methods which is capable to automatically locate human body's organs in CT volumes. To achive this objective a considerable amount of CT volumes will ...
Detección de contaminadores de contenido en Twitter: una aproximación basada en el Aprendizaje Automático

Puche Lara, Ignacio (Universitat Politècnica de València, 2020-10-19)

[ES] Uno de los principales usos diarios de internet son las redes sociales. En estas plataformas soncomunes las cuentas automatizadas no legítimas o también llamadas: ¿Contaminadores de Con-tenido¿. La existencia de dichos ...
Estimación semiautomática de la densidad mamaria con DM-Scan

Martinez Gomez, Inmaculada; Casals el Busto, María; Antón Guirao, Joaquín; Ruiz Perales, Francisco; Llobet Azpitarte, Rafael (Elsevier, 2014)

[EN] Objective To evaluate the reproducibility of the calculation of breast density with DM-Scan software, which is based on the semiautomatic segmentation of fibroglandular tissue, and to compare it with the reproducibility ...
Extended a Priori Probability (EAPP): A Data-Driven Approach for Machine Learning Binary Classification Tasks

ORTIZ, V.; Pérez-Benito, Francisco Javier; del Tejo Catalá, Omar; Salvador Igual, Ismael; Llobet Azpitarte, Rafael; Perez-Cortes, Juan-Carlos (Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2022-11-14)

[EN] The a priori probability of a dataset is usually used as a baseline for comparing a particular algorithm's accuracy in a given binary classification task. ZeroR is the simplest algorithm for this, predicting the ...
Global parenchymal texture features based on histograms of oriented gradients improve cancer development risk estimation from healthy breasts

Pérez-Benito, Francisco Javier; Signol, François; Perez-Cortes, Juan-Carlos; Pollán, Marina; Perez-Gómez, Beatriz; Salas-Trejo, Dolores; Casals, María; Martinez, Inmaculada; Llobet Azpitarte, Rafael (Elsevier, 2019-08)

[EN] Background The breast dense tissue percentage on digital mammograms is one of the most commonly used markers for breast cancer risk estimation. Geometric features of dense tissue over the breast and the presence of ...
High mammographic density in long-term night shift workers: DDM-Spain /Var-DDM

Pedraza-Flechas, Ana María; Lope, Virginia; Sanchez-Contador, Carmen; Santamarina, Carmen; Pedraz-Pingarron, Carmen; Moreo, Pilar; Ederra, María; Miranda-Garcia, Josefa; Vidal, Carmen; Llobet Azpitarte, Rafael; Aragonés, Nuria; Salas-Trejo, Dolores; Pollán, Marina; Pérez-Gómez, Beatriz (American Association for Cancer Research, 2017-06)

[EN] Background: Night-shift work (NSW) has been suggested as a possible cause of breast cancer, and its association with mammographic density (MD), one of the strongest risk factors for breast cancer, has been scarcely ...