| dc.contributor | Bustacara Medina, Cesar Julio | |
| dc.contributor | Otero Mendoza, Liliana Margarita | |
| dc.creator | Duarte Torres, Oscar Ivan | |
| dc.date | 2023-03-24T14:25:23Z | |
| dc.date | 2023-05-11T14:51:08Z | |
| dc.date | 2023-03-24T14:25:23Z | |
| dc.date | 2023-05-11T14:51:08Z | |
| dc.date | 2023-01-12 | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-24T12:11:59Z | |
| dc.date.available | 2023-08-24T12:11:59Z | |
| dc.identifier | https://hdl.handle.net/20.500.12032/99615 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8421203 | |
| dc.description | El propósito del estudio realizado y presentado en este documento es la construcción de un prototipo para la detección y segmentación del tejido graso en la región parafaríngea y cuyo impacto podrá verse en su potencial uso para encontrar relaciones entre la presencia de grasa parafaríngea y la existencia y severidad de la AOS. El prototipo hace uso de una red convolucional U-net 3D para detectar y segmentar la grasa en imágenes de resonancia magnética en tres dimensiones. El estudio se realizó siguiendo las fases análisis, diseño y evaluación, integrando los ciclos de rigor, relevancia y diseño, pertenecientes a la ciencia del diseño. En la fase de análisis se determinaron las diferentes técnicas que se pueden utilizar para detectar y segmentar grasa en la región parafaríngea. En la fase de diseño se realizó la selección de las imágenes a usar y se desarrolló el prototipo mediante una metodología de construcción de software basada en el modelo en espiral. En la fase de evaluación se realizó la segmentación de la grasa parafaríngea usando el prototipo implementado. Para esta fase la métrica de exactitud que se utilizó es el coeficiente Dice, que está basada en relaciones de voxeles, el cuál fue de 0.8086 para la red U-net 3D con función de activación ReLU y de 0.6367 con la misma red, pero usando la función de activación sigmoide. | |
| dc.format | PDF | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Procesamiento de imágenes médicas | |
| dc.subject | Segmentación de imágenes | |
| dc.subject | Redes convolucionales | |
| dc.subject | Aprendizaje profundo | |
| dc.title | Construcción de un prototipo para la segmentación de grasa parafaríngea en imágenes de resonancia magnética | |
