Segmentación semi-automática de tejido adiposo en el espacio parafaríngeo por medio de aprendizaje profundo

El Síndrome de Apnea e Hipopnea Obstructiva del Sueño (SAHOS) tiene un gran impacto en las enfermedades del corazón y en la aparición de accidentes cardiovasculares en las personas que lo padecen. Existe una correlación entre el tejido adiposo en el espacio parafaríngeo, las áreas de colapso de las vías respiratorias y la gravedad de la enfermedad en personas con SAHOS. Por lo tanto, la detección precisa de este tejido en imágenes médicas puede ser útil para confirmar la presencia de SAHOS, su grado de gravedad y condiciones de comorbilidad. Para segmentar el tejido adiposo y apoyar la investigación de SAHOS, se propone un modelo de red neuronal convolucional 3D-Unet. El codificador de dicho modelo utiliza la función de activación sigmoide para recopilar más características de contexto para realizar una detección más precisa de este tejido en el decodificador mediante la función de activación ReLU. Este modelo consiguió un coeficiente DICE del 80%.

• Autores: Ruiz Bulla, Juan Sebastian; Castillo Chíquiza, David Alejandro; Falla Pulido, Oscar David
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/63558
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/63558
• Palabra clave: Espacio parafaríngeo; Segmentación de imágenes; SAHOS; Aprendizaje Profundo; Redes neuronales convolucionales; Parapharyngeal space; Image segmentation; OSAHS; Deep Learning; Convolutional neural networks; Ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas; Aprendizaje de máquinas; Redes neuronales (Informática); Apnea obstructiva del sueño
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional