Implementación de técnicas de diagnóstico sobre imágenes médicas basadas en Mask-RCNN
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URI: http://hdl.handle.net/10317/10077Compartir
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Kovalyk, OleksandrDirector/a
Pavón Mariño, Pablo; Morales Sánchez, JuanEscuela/Centro
Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversidad
Universidad Politécnica de CartagenaDepartamento
Tecnologías de la Información y las ComunicacionesÁrea de conocimiento
Ingeniería TelemáticaFecha de publicación
2021-09-14Palabras clave
Tecnología médicaMedical technology
Telemática
Telematics
Resumen
Propósito: El propósito del trabajo es el diseño y evaluación, en un entorno realista, de un
sistema basado en aprendizaje máquina para el diagnostico del glaucoma en centros de
atención primaria, con un coste asequible y con diagnósticos interpretables.
Métodos: El sistema toma como entrada datos clínicos e imágenes de fondo ocular del paciente para emitir una probabilidad de que el paciente padezca el glaucoma. La base de
datos utilizada es PAPILAv1, una novedosa base de datos que contiene datos clínicos y retinografías con segmentaciones de ambos ojos de un mismo paciente. El sistema consta de
tres bloques: el bloque de segmentación, el bloque de diagnostico por red convolucional y
el bloque final. El bloque de segmentación toma como entrada una retinografía o Imagen
del Fondo Ocular (IFO) y para esa imagen extrae las características morfológicas de la Cabecera del Nervio Óptico (CNO), tales como el CDR el ISNT y el RDR. El segundo bloque
emite una probabilidad de presencia ...
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