Segmentación 3D de tumores cerebrales eficiente en memoria

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dc.contributor.advisorGutiérrez Cáceres, Juan Carlos
dc.contributor.authorMaldonado Quispe, Percy
dc.date.accessioned2022-12-14T17:19:29Z
dc.date.available2022-12-14T17:19:29Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEl diagnóstico temprano y la segmentación precisa de los tumores cerebrales son imprescindibles para un tratamiento exitoso. Desafortunadamente, la segmentación manual es lenta, costosa y, a pesar de la amplia experiencia humana, a menudo es inexacta. En este documento, presentamos una arquitectura para la segmentación de tumores basado en imágenes MRI utilizando una red neuronal convolucional 3D regularizada con autoencoder. Entrenamos el modelo con imágenes Magnetic Resonance Imaging (MRI) segmentadas manualmente: T1, T1ce, T2 y Flair de 285 pacientes con tumores de gravedad, tamaño y ubicación variables. Luego probamos el modelo utilizando datos independientes de 66 pacientes y segmentamos con éxito los tumores cerebrales en tres subregiones: el núcleo del tumor (TC), el tumor potenciador (ET) y el tumor completo (WT). También se explora pasos de preprocesamiento para mejorar el rendimiento de la segmentación. Es importante destacar que nuestro modelo se implementó en una sola unidad gráfica y, por lo tanto, optimiza la segmentación tumoral para un hardware ampliamente asequible. En resumen, se trata de presentar una solución económica y eficiente en memoria para la segmentación tumoral para respaldar el diagnóstico preciso de los tumores cerebrales.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.other1076012
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12590/17366
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCSPes_PE
dc.subjectTumores cerebraleses_PE
dc.subjectImágenes MRIes_PE
dc.subjectAprendizaje maquinaes_PE
dc.subjectRedes neuronaleses_PE
dc.subjectCodificadoreses_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.01.02es_PE
dc.titleSegmentación 3D de tumores cerebrales eficiente en memoriaes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE
renati.advisor.dni30677357
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6379-8695es_PE
renati.author.dni73388027
renati.discipline611016es_PE
renati.jurorMora Colque, Rensso Victor Hugoes_PE
renati.jurorCayllahua Cahuina, Edward Jorge Yuries_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineCiencia de la Computacónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Católica San Pablo. Departamento de Ciencia de la Computaciónes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameLicenciado en Ciencia de la Computaciónes_PE
thesis.degree.programEscuela Profesional de Ciencia de la Computaciónes_PE
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Tesis - Ciencias de la Computación