Herramienta computacional para visualización del grado de compromiso del parénquima pulmonar en una interfaz de RV para diagnóstico en la Fundación Cardiovascular de Colombia (FCV)

El uso de imágenes médicas es un factor clave para el diagnóstico, particularmente para enfermedades que no son externamente visibles como las enfermedades del parénquima pulmonar. Imágenes como las tomografías computarizadas permiten al personal médico observar con gran detalle el estado del parénq...

Full description

Autores:: Lizarazo Sandoval, María Daniela

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2023

Institución:: Universidad Industrial de Santander

Repositorio:: Repositorio UIS

Idioma:: spa

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description	El uso de imágenes médicas es un factor clave para el diagnóstico, particularmente para enfermedades que no son externamente visibles como las enfermedades del parénquima pulmonar. Imágenes como las tomografías computarizadas permiten al personal médico observar con gran detalle el estado del parénquima. No obstante, lograr este nivel de detalle es un reto tecnológico dado que la calidad de las imágenes puede verse fácilmente alterada por factores como el movimiento del paciente o el dispositivo utilizado. A su vez, los patrones visuales que existen en éstas imágenes pueden ser difíciles de detectar y es necesario segmentar el área, de manera que se puedan visualizar con el mayor detalle posible. Este trabajo de grado tiene como fin usar una técnica de inteligencia artificial para segmentar el parénquima pulmonar que permita la posterior visualización en un entorno de realidad virtual para facilitar el diagnóstico. La arquitectura de aprendizaje profundo utilizada fue U-Net, y se utilizó la herramienta de 3D Slicer para el procesamiento de resultados. El parénquima pulmonar fue segmentado, analizado y visualizado en un entorno de realidad virtual que permite la observación de patrones radiográficos para el diagnóstico.
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No obstante, lograr este nivel de detalle es un reto tecnológico dado que la calidad de las imágenes puede verse fácilmente alterada por factores como el movimiento del paciente o el dispositivo utilizado. A su vez, los patrones visuales que existen en éstas imágenes pueden ser difíciles de detectar y es necesario segmentar el área, de manera que se puedan visualizar con el mayor detalle posible. Este trabajo de grado tiene como fin usar una técnica de inteligencia artificial para segmentar el parénquima pulmonar que permita la posterior visualización en un entorno de realidad virtual para facilitar el diagnóstico. La arquitectura de aprendizaje profundo utilizada fue U-Net, y se utilizó la herramienta de 3D Slicer para el procesamiento de resultados. El parénquima pulmonar fue segmentado, analizado y visualizado en un entorno de realidad virtual que permite la observación de patrones radiográficos para el diagnóstico.PregradoIngeniero de SistemasMedical images usage is a key factor for diagnosis, particularly for diseases that are not externally visible such as lung parenchyma disease. Medical images as computed tomography scans allow phy- sicians to observe with great detail the state of the lung parenchyma. However, achieving this level of detail can be a challenge because the quality of these images can be easily altered by factors such as the patient’s movement or the image device. Similarly, the visual patterns in these images can be difficult to detect, which is why a segmentation of the area is needed in order to visualize the details. This research project’s goal is to apply an artificial intelligence technique for lung parenchyma segmentation that allows 3D visualization in a virtual reality environment for diagnosis. U-Net was used as the architecture of deep learning, and 3D Slicer was used for processing the results. The lung parenchyma was segmented, analyzed and visualized in a virtual reality environment where radiographic patterns are visible for diagnosis.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicomecánicasIngeniería de SistemasEscuela de Ingeniería de Sistemas e InformáticaSegmentaciónRed neuronalRealidad virtualPulmonesTomografías computarizadasProcesamiento de imágenesSegmentationNeural networkVirtual realityLungsComputed Tomography (CT)Image ProcessingHerramienta computacional para visualización del grado de compromiso del parénquima pulmonar en una interfaz de RV para diagnóstico en la Fundación Cardiovascular de Colombia (FCV)Computing Tool for Lung Parenchyma Damage Visualization on A Vr/Ar Interface for Diagnosis in Fundación Cardiovascular De Colombia (FCV)Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82237https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/9ce753ac-5d81-49d4-b278-1cf9ba538301/downloadd6298274a8378d319ac744759540b71bMD54ORIGINALDocumento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf26143937https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/4ecfc94b-bba4-45a1-b794-1a7052142c6b/downloadd3095153d79bf310a46d1a00ec538560MD51Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf259884https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/afabbcd2-fec5-4fa0-b178-00e9949ef5a3/downloadf67e437ec49b354c4bed57bdd2d7a48cMD52Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf185278https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/36a17397-d336-4f36-8899-505e1560be1b/downloadb69d27df8de688b54695ea6f8e0f3313MD5320.500.14071/12235oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/122352023-01-27 15:41:11.447http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.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