Design and Implementation of a Deep Learning Model for Pulmonary Arterial Segmentation in Computed Tomography (CT) images

La Embolia Pulmonar (EP) es una condición potencialmente mortal en la que un coágulo sanguíneo bloquea una arteria en los pulmones. Permanece como una de las condiciones más desafiantes para diagnosticar y tratar en el departamento de emergencias. Como tipo de enfermedad cardiovascular, la EP contri...

Full description

Autores:
Merchan Cardoza, Mishell
Suarez Quimbayo, Juan Pablo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/14714
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/14714
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Palabra clave:
Arterias Pulmonares
Segmentación
Tomografía Computarizada (TC)
Aprendizaje Profundo
Pulmonary arterial
Segmentation
Computed Tomography (CT)
Deep Learning
Rights
openAccess
License
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description La Embolia Pulmonar (EP) es una condición potencialmente mortal en la que un coágulo sanguíneo bloquea una arteria en los pulmones. Permanece como una de las condiciones más desafiantes para diagnosticar y tratar en el departamento de emergencias. Como tipo de enfermedad cardiovascular, la EP contribuye a la principal causa de muerte a nivel mundial, según la Organización Mundial de la Salud. La detección temprana y el tratamiento oportuno son críticos para mejorar los resultados del paciente. En este proyecto, buscamos desarrollar e implementar un algoritmo para la segmentación automatizada de arterias pulmonares como un paso crucial hacia la identificación de EP. Tuvimos acceso a una base de datos de 130 volúmenes 3D con etiquetado refinado de las arterias pulmonares. La combinación de herramientas de alto desempeño y tecnología avanzada tiene un gran potencial para la detección y tratamiento temprano de enfermedades pulmonares, especialmente en entornos con recursos limitados. Específicamente, proponemos la implementación de una arquitectura llamada ResD-Unet, basada en la red Unet, complementada con bloques residuales y capas de convolución interconectadas. Los resultados obtenidos son moderados, pero constituyen un paso inicial para la solución del problema.
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Como tipo de enfermedad cardiovascular, la EP contribuye a la principal causa de muerte a nivel mundial, según la Organización Mundial de la Salud. La detección temprana y el tratamiento oportuno son críticos para mejorar los resultados del paciente. En este proyecto, buscamos desarrollar e implementar un algoritmo para la segmentación automatizada de arterias pulmonares como un paso crucial hacia la identificación de EP. Tuvimos acceso a una base de datos de 130 volúmenes 3D con etiquetado refinado de las arterias pulmonares. La combinación de herramientas de alto desempeño y tecnología avanzada tiene un gran potencial para la detección y tratamiento temprano de enfermedades pulmonares, especialmente en entornos con recursos limitados. Específicamente, proponemos la implementación de una arquitectura llamada ResD-Unet, basada en la red Unet, complementada con bloques residuales y capas de convolución interconectadas. Los resultados obtenidos son moderados, pero constituyen un paso inicial para la solución del problema.PregradoIngeniero ElectrónicoPulmonary Embolism (PE) is a life-threatening condition in which a blood clot blocks an artery in the lungs. It remains one of the most challenging conditions to diagnose and treat in the emergency department. As a type of cardiovascular disease, PE contributes to the leading cause of death world-wide, according to the World Health Organization. Early detection and timely treatment are critical to improving patient outcomes. In this project, we sought to develop and implement an algorithm for automated pulmonary artery segmentation as a crucial step toward PE identification. We had access to a database of 130 3D volumes with refined labeling of pulmonary arteries. The combination of high-performance tools and advanced technology has great potential for early detection and treatment of lung diseases, especially in resource-limited settings. Specifically, we propose the implementation of an architecture called ResD-Unet, based on the Unet network, complemented with residual blocks and interconnected convolution layers. The results obtained are modest, but constitute an initial step towards solving the problem.application/pdfengUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicomecánicasIngeniería ElectrónicaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesArterias PulmonaresSegmentaciónTomografía Computarizada (TC)Aprendizaje ProfundoPulmonary arterialSegmentationComputed Tomography (CT)Deep LearningDesign and Implementation of a Deep Learning Model for Pulmonary Arterial Segmentation in Computed Tomography (CT) imagesDesign and Implementation of a Deep Learning Model for Pulmonary Arterial Segmentation in Computed Tomography (CT) imagesTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALDocumento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf1039530https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/67c2971e-5b8e-41cd-993b-149f548a7ba4/download020a695ef97618fb7044b105c9467752MD51Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf274271https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/a8e8b005-fc06-4354-b293-654747465361/download3d2bdb9f5a2095038431363beda178c5MD52Carta de autorizacion.pdfCarta de autorizacion.pdfapplication/pdf118200https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/c27fe6b8-48f1-4bc9-b640-055c0b998abd/download661713a6f7132c4bbd91ace4ced6e587MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82237https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/8dd78b7f-8dc4-4ca9-83f3-20f484fb52cf/downloadd6298274a8378d319ac744759540b71bMD5420.500.14071/14714oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/147142023-08-04 13:59:58.192http://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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