Desarrollo de un clasificador basado en redes neuronales para la detección de escoliosis en imagen RX de columna.

Medicine has grown considerably with technology in recent years, tools such as Machine Learning in the medical area are some of the most technical that represent a great benefit for the prevention and diagnosis of pathology in patients. In this work, a convolutional neural network consisting of two...

Full description

Autores:: Martinez Ojeda, Gonzalo Enrique

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2022

Institución:: Universidad Antonio Nariño

Repositorio:: Repositorio UAN

Idioma:: spa

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description	Medicine has grown considerably with technology in recent years, tools such as Machine Learning in the medical area are some of the most technical that represent a great benefit for the prevention and diagnosis of pathology in patients. In this work, a convolutional neural network consisting of two convolution layers and a feedforward network with 128 neurons and an output layer with three neurons is implemented in Python for the classification of scoliosis type C and S and healthy patients from RX images. of column of a Kaggle database and a proprietary database obtained from the Sagrado Corazón de Jesús Hospital, with the purpose that this algorithm serves as support to physiotherapists and orthopedists in decision making and that it can be carried out in a shorter time. The results obtained during the development of the tests indicate that the tool has an acceptable degree of accuracy compared to other articles such as "Development and Validation of Deep Learning Algorithms For Scoliosis Screening Using Back Images" Which Has An Accuracy Over 80% Using Back Images. Real-time patients or photographs that included a total of 3240 images for training (including 1029 men and 2211 women) and for validation a total of 400 images (300 images with scoliosis and 100 of healthy patients), however the implemented classifier In this work, a limited sample of images was trained and validated (150 images, divided into 75 images for training and 75 images for testing), obtaining a success rate of 94%, which can be a support tool for the diagnosis of the type of scoliosis in an automated way, unlike conventional methods
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The results obtained during the development of the tests indicate that the tool has an acceptable degree of accuracy compared to other articles such as "Development and Validation of Deep Learning Algorithms For Scoliosis Screening Using Back Images" Which Has An Accuracy Over 80% Using Back Images. Real-time patients or photographs that included a total of 3240 images for training (including 1029 men and 2211 women) and for validation a total of 400 images (300 images with scoliosis and 100 of healthy patients), however the implemented classifier In this work, a limited sample of images was trained and validated (150 images, divided into 75 images for training and 75 images for testing), obtaining a success rate of 94%, which can be a support tool for the diagnosis of the type of scoliosis in an automated way, unlike conventional methodsLa medicina ha crecido de una forma considerable con la tecnología en los últimos años, las herramientas como el Machine Learning en el área médica son unas de las más tecnificadas que representan un gran beneficio para la prevención y diagnóstico de patología en pacientes. En este trabajo se implementa en Python una red neuronal convolucional constituida por dos capas de convolución y una red feedforward con 128 neuronas y una capa de salida con tres neuronas para la clasificación de escoliosis tipo C y S y pacientes sanos a partir de imágenes de RX de columna de una base de datos de Kaggle y una base de datos propia obtenida del Hospital Sagrado Corazón de Jesús, con el propósito de que este algoritmo sirva de apoyo a los fisioterapeutas y ortopedistas en la toma de decisiones y que se pueda realizar en un menor tiempo. Los resultados obtenidos durante el desarrollo de las pruebas indican que la herramienta tiene un grado aceptable de precisión comparada otros artículos como “Development and validation of deep learning algorithms for scoliosis screening using back images” que tiene una precisión superior al 80% utilizando imágenes de pacientes en tiempo real o fotografías que incluyeron un total de 3240 imágenes para el entrenamiento (incluidos 1029 hombres y 2211 mujeres) y para la validación un total de 400 imágenes(300 imágenes con escoliosis y 100 de pacientes sanos), sin embargo el clasificador implementado en este trabajo se entrenó y valido con una muestra limitada de imágenes (150 imágenes, repartidas en 75 imágenes para entrenamiento y 75 imágenes para prueba ), obteniendo un porcentaje de acierto del 94%, lo cual se puede constituir en una herramienta de apoyo al diagnóstico del tipo de escoliosis de manera automatizada a diferencia de los métodos convencionales.Ingeniero(a) Biomédico(a)PregradoPresencialMonografíaspaUniversidad Antonio NariñoIngeniería BiomédicaFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y BiomédicaPopayán - Alto CaucaEscoliosisimágenes de RXredes neuronalesScoliosisneural networksX-ray imagesDesarrollo de un clasificador basado en redes neuronales para la detección de escoliosis en imagen RX de columna.Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85GeneralORIGINAL2022_GonzaloMartinez2022_GonzaloMartinezapplication/pdf1911399https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/e53750ea-94d0-4f27-8d38-52c103216efa/download188d4a3e94985d3606e08cc1289fb71dMD532022_GonzaloMartinez_Acta2022_GonzaloMartinez_Actaapplication/pdf491722https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/20e80437-2b9e-458c-8f8c-f3b9983c70a8/download81f9e99002e49c87c9ffbdc7ee02f861MD522022_GonzaloMartinez_Autorización2022_GonzaloMartinez_Autorizaciónapplication/pdf1089961https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/864b80aa-9340-42bb-ab50-6c794e6f3598/downloadf0902b776a7da316d9155a19f7176866MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/2cbaabca-8728-4740-b318-80ad57fdf4fe/download9868ccc48a14c8d591352b6eaf7f6239MD54123456789/6085oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/60852024-10-09 23:13:54.877https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoopen.accesshttps://repositorio.uan.edu.coRepositorio Institucional UANalertas.repositorio@uan.edu.co

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