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...

Full description

Autores:
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
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description 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.
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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.The rigorous, invasive, uncomfortable and ineffective that the current procedures for diagnosing prostate cancer on men can be, prevents this important process from being fully efficient, exemplifying diagnoses such as PSA, which have a low degree of accuracy, and DRE, which is highly dependent on the experience and sensitivity of the doctor who performs it. As a result, we present the project of a web information system by which, using magnetic resonance imaging together with neural networks, diagnoses the degree of cancer that a patient has on his prostate. To this end, we implemented the concept of automated training of artificial intelligence training training training the neural networks so that they were able to predict where the prostate is the image and decide on the Diagnostic, showing the Gleason grade result so that the physician can make decisions about the patient.pdfspaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Cáncer de próstataImágenes de resonancia magnéticaSegmentación automáticaClasificación supervisadaAprendizaje automáticoInteligencia artificialTecnología en Sistematización de Datos - Tesis y disertaciones académicasPróstata - Cáncer - DiagnósticoResonancia magnética en imágenesSistema de información - DiseñoProstate cancerSupervised classificationArtificial intelligenceAutomatic segmentationMri imagesMachine learningAutomatización del diagnóstico de cáncer de próstata mediante aprendizaje supervisadoAutomation of prostate cancer diagnosis through supervised learningMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALEspinosaCamiloAnibal2021.pdfEspinosaCamiloAnibal2021.pdfapplication/pdf2819466http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27758/1/EspinosaCamiloAnibal2021.pdf938446843234a0e696b8140031cffcc0MD51open accessLicencia y autorización de los autores para publicar.pdfLicencia y autorización de los autores para publicar.pdfapplication/pdf234619http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27758/4/Licencia%20y%20autorizaci%c3%b3n%20de%20los%20autores%20para%20publicar.pdf1f2edc55554447d09a047b3bd3a39fa9MD54open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27758/6/license.txt997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD56open accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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