deseño dunha metodoloxía para o procesamento de imaxes mamográficas, con base en técnicas de aprendizaxe profunda


Abstract

Deep A aprendizaxe é un subcampo dentro da aprendizaxe automática que utiliza diferentes algoritmos de aprendizaxe automáticos para modelar as abstraccións de alto nivel en datos utilizando arquitecturas xerárquicas, coñecidas como redes neuronais profundas (DNNS). Entre os múltiples algoritmos que se poden atopar, hai algunhas redes neuronais complicadas (CNN), auto-codificadores e redes recorrentes (RNNS), que poden ser de gran axuda ao analizar as imaxes médicas. O gran potencial que teñen estas técnicas para a análise de imaxes médicas reside na súa velocidade e eficiencia unha vez que teñen unha gran cantidade de datos. O seu uso pode aplicarse a tarefas tan diversas como a detección e segmentación de tumores, así como o seu seguimento e control; A visualización e cuantificación do fluxo sanguíneo ou á creación de sistemas de axuda para a interpretación dos resultados médicos. Polo tanto, é lóxico pensar que no futuro serán cada vez máis técnicas, converténdose en moitas destas tarefas algo típico dunha computadora. Os obxectivos deste traballo final son os seguintes: – A introdución á aprendizaxe profunda e os diferentes algoritmos que se usan actualmente, destacando as súas vantaxes e desvantaxes. – Repasar o estado da arte das técnicas de aprendizaxe profunda utilizadas para a análise de imaxes médicas, así como a identificación dos campos médicos nos que estes algoritmos poden ser útiles. – A identificación de algoritmos de aprendizaxe profunda que se pode usar na análise de imaxes mamográficas. – O deseño dunha metodoloxía específica para o tratamento de imaxes mamográficas utilizando as técnicas mencionadas. Para iso, levarase a cabo un amplo estudo do estado da arte dos distintos algoritmos de aprendizaxe profunda e os seus usos na análise de imaxes médicas. Tamén traballará en familiarización con algúns dos algoritmos máis directamente relacionados coa segmentación da imaxe, debido á súa aplicabilidade á detección de masa e micocalcificacións en mamografía dixital, que será de vital importancia na metodoloxía deseñada. Para iso, utilizaranse diferentes fontes bibliográficas de referencia. Para finalizar, con este proxecto que desexa sinalar as múltiples aplicacións que teñen algoritmos de aprendizaxe profundos na medicina e destacan como o seu uso axudará aos médicos a tomar mellores decisións, así como mellorar os resultados médicos tanto en termos de tempo como de eficiencia.

Deixa unha resposta

O teu enderezo electrónico non se publicará Os campos obrigatorios están marcados con *