Automatización del diagnóstico de cáncer de próstata mediante aprendizaje supervisado

Lo riguroso, invasivo, incomodo e ineficaz que pueden llegar a ser los procedimientos actuales del diagnóstico de cáncer de próstata sobre los hombres impide que este importante proceso pueda ser totalmente eficiente, ejemplificando diagnósticos como el PSA que su grado de precisión es bajo y el DRE que depende altamente de la experiencia y sensibilidad del médico que lo aplica. En consecuencia se presenta el proyecto de un sistema de información web por el cual utilizando imágenes de resonancia magnética junto con redes neuronales realiza el diagnóstico sobre el grado cáncer que tiene un paciente sobre su próstata, para ello se implementó el concepto de entrenamiento automatizado de inteligencia artificial entrenando las redes neuronales para que fueran capaces de predecir donde está la próstata en la imagen y decidir respecto al diagnóstico, mostrando el resultado en grado Gleason para que el médico pueda tomar decisiones respecto al paciente.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/27758
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/27758
• Palabra clave: Cáncer de próstata; Imágenes de resonancia magnética; Segmentación automática; Clasificación supervisada; Aprendizaje automático; Inteligencia artificial; Tecnología en Sistematización de Datos - Tesis y disertaciones académicas; Próstata - Cáncer - Diagnóstico; Resonancia magnética en imágenes; Sistema de información - Diseño; Prostate cancer; Supervised classification; Artificial intelligence; Automatic segmentation; Mri images; Machine learning
• License: CC0 1.0 Universal