Analisis preliminar de la termografia como herramienta para estimar las propiedades termicas de estructuras laminares a partir de un modelo unidimensional de transferencia de calor enfocado a la deteccion de cancer de mama
El cáncer de mama es uno de los más comunes en el mundo, la enfermedad es completamente asintomática en su etapa inicial y, por tanto, un diagnóstico temprano es la clave. En el presente trabajo se realiza un análisis preliminar de la termografía como herramienta para estimar las propiedades térmica...
- Autores:
-
Arenas Queeman, David Enrique
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/13650
- Palabra clave:
- Estimación
Modelo
Inferencia Bayesiana
Analogía Mecánica
Cáncer De Mama
Propiedades Térmicas
Markov Chain Monte Carlo (Mcmc).
Estimation
Model
Bayesian Framework
Mechanical Analogy
Breast Cancer
Thermal Properties
Markov Chain Monte Carlo (Mcmc).
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
| Summary: | El cáncer de mama es uno de los más comunes en el mundo, la enfermedad es completamente asintomática en su etapa inicial y, por tanto, un diagnóstico temprano es la clave. En el presente trabajo se realiza un análisis preliminar de la termografía como herramienta para estimar las propiedades térmicas de estructuras laminares a partir de un modelo unidimensional de transferencia de calor transitorio enfocado a la detección de cáncer de mama. En las pruebas no participaron pacientes, ni se hizo uso de tejidos humanos, se utilizó una cámara termográfica para realizar las medidas experimentales sobre una analogía mecánica del seno y un modelo inverso de transferencia de calor con enfoque probabilístico para llevar a cabo el proceso de estimación. La calibración del modelo fue abordada a partir de un enfoque bayesiano utilizando el proceso Markov Chain Monte Carlo (MCMC) con el algoritmo Metropolis-Hastings. Como resultado de la investigación se obtuvo la estimación de la conductividad térmica , la densidad y el calor específico de los tres materiales que conformaban la estructura laminar, los errores de estimación fueron menores al 2% y de esta forma se validó la termografía como herramienta para estimar propiedades térmicas y se presentó una metodología de investigación clara y sustentada de todos los pasos a seguir para que en un trabajo posterior se realicen las pruebas en pacientes con cáncer. |
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