Examinando por Materia "Imaging"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo para la identificación de adenomas hipofisarios por medio de la imagenología y la visión artificial
    (Universidad EIA, 2023) Suárez Gómez, Silvia Natalia; Cardona Ramírez, Juan Felipe; Bonet Cruz, Isis; Jiménez Mejía, Ricardo de Jesús
    RESUMEN: con la presente investigación se busca realizar la identificación de adenomas hipofisarios de manera temprana y confiable, por medio de la imagenología y la inteligencia artificial. Este tipo de tumores cerebrales representan el 90% de las lesiones selares que se generan en una persona y aunque en muchas ocasiones son benignos, si no se detectan a tiempo, pueden llegar a ser críticos para la salud humana. Es por esto que, si se hace la detección de anticipada de dichas lesiones, se pueden prevenir riesgos futuros y dar un apoyo a los profesionales de la salud para un mejor diagnóstico en sus pacientes. Para lograr el objetivo del proyecto, inicialmente se hará una recopilación de datos a trabajar. Se tomarán la mayor cantidad de imágenes posibles, tanto de cerebros sanos, como de aquellos que tengan anomalías, necesarias para el desarrollo de las pruebas que se harán en la investigación. Como siguiente, se proseguirá con definir la estandarización para el tratamiento de los recursos (normalización, contraste, que tipo de imágenes se usarán, etc.), esto para continuar con el preprocesamiento y limpieza de los datos encontrados; y así alimentar el modelo de machine learning que consecuentemente se propondrá. Por último, una vez se abarque el problema con todo lo anteriormente mencionado, se hará la revisión final del prototipo generado con los datos separados para las pruebas, es decir, se probará el algoritmo creado con los datos ya clasificados, de pruebas. Se espera de este proceso, que los resultados que arroje el modelo de software sean confiables; de tal manera, que sea una herramienta de gran ayuda al sector de salud y consiguiente de eso, una gran aliada de las personas, pues permitirá que tengan un mayor nivel de confianza en sus diagnósticos.