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dc.contributor.advisorBeltrán Castañón, César Armando
dc.contributor.authorMaldonado Cadenillas, Rodrigo Ricardo
dc.date.accessioned2019-05-24T02:45:09Z
dc.date.available2019-05-24T02:45:09Z
dc.date.created2019-05-24T02:45:09Z
dc.date.issued2019-05-23
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/14254
dc.description.abstractEl cáncer al pulmón se ha convertido en una de las enfermedades con mayor incidencia a nivel mundial. Sin embargo, el análisis preventivo y detección de nódulos cancerígenos generalmente se realiza de forma manual por los radiólogos, lo cual ralentiza el proceso y genera posibles errores humanos. De esta manera, se han realizado diversas investigaciones sobre este problema utilizando Deep Learning como alternativa de solución para el análisis automático de tomografías. En este trabajo, se propone una aplicación y configuración de un modelo U- net, con bloques residuales y con regiones más rápidas para la detección de nódulos en tomografías computarizadas 3D. Los resultados obtenidos arrojan un FROC del 78 %, lo cual muestra que nuestra propuesta esta´ en el camino correcto, considerando las limitaciones de hardware en la que se ejecutó.
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perú
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.sourcePontificia Universidad Católica del Perú
dc.sourceRepositorio de Tesis - PUCP
dc.subjectProcesamiento de imágenes digitales
dc.subjectDiagnóstico por imágenes
dc.subjectCáncer--Imágenes
dc.subjectTomografía
dc.titleModelo convolucional para la detección de nódulos pulmonares a partir de tomografías 3D
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
thesis.degree.nameMagíster en Informática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.disciplineInformática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES
dc.type.otherTesis de maestría
dc.publisher.countryPE
renati.discipline611087es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES


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