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Segmentación 3D de tumores cerebrales eficiente en memoria
Fecha
2021Autor
Gutiérrez Cáceres, Juan Carlos
Institución
Resumen
El diagn´ostico temprano y la segmentaci´on precisa de los tumores cerebrales son imprescindibles para un tratamiento exitoso. Desafortunadamente,
la segmentaci´on manual es lenta, costosa y, a pesar de la amplia experiencia
humana, a menudo es inexacta. En este documento, presentamos una arquitectura para la segmentaci´on de tumores basado en im´agenes MRI utilizando
una red neuronal convolucional 3D regularizada con autoencoder. Entrenamos
el modelo con im´agenes Magnetic Resonance Imaging (MRI) segmentadas manualmente: T1, T1ce, T2 y Flair de 285 pacientes con tumores de gravedad,
tama˜no y ubicaci´on variables. Luego probamos el modelo utilizando datos independientes de 66 pacientes y segmentamos con ´exito los tumores cerebrales
en tres subregiones: el n´ucleo del tumor (TC), el tumor potenciador (ET) y
el tumor completo (WT). Tambi´en se explora pasos de preprocesamiento para
mejorar el rendimiento de la segmentaci´on. Es importante destacar que nuestro modelo se implement´o en una sola unidad gr´afica y, por lo tanto, optimiza
la segmentaci´on tumoral para un hardware ampliamente asequible. En resumen, se trata de presentar una soluci´on econ´omica y eficiente en memoria para
la segmentaci´on tumoral para respaldar el diagn´ostico preciso de los tumores
cerebrales.