Prototipo de herramienta de software con aprendizaje de máquinas para la diferenciación de neumonía bacteriana o viral con el uso de radiografías de tórax

La neumonía es una de las enfermedades más comunes que afecta directamente los pulmones a través de infecciones en las vías respiratorias, además, esta enfermedad puede ser mortal sin un diagnóstico temprano. De modo que, un diagnóstico adecuado en una etapa temprana de la enfermedad permitiría apli...

Full description

Autores:
Martínez Tarazona, Santiago Andrés
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/16509
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/16509
Palabra clave:
Systems engineer
Technological innovations
Classification
Deep learning
Neural network
Pneumonia
Support system
Prototype development
Radiodiagnosis
Machine learning
Artificial intelligence
Ingeniería de sistemas
Innovaciones tecnológicas
Desarrollo de prototipos
Software
Radiodiagnóstico
Aprendizaje automático
Inteligencia artificial
Clasificación
Aprendizaje profundo
Red neuronal
Neumonía
Sistema soporte
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spelling Arizmendi Pereira, Carlos Julio79e0125f-b191-4144-999b-281177ddaaf9Calderón Benavides, Maritza Lilianaa478af73-8b10-4632-aff9-2b9977a8b4e2Martínez Tarazona, Santiago Andrés27b86d4d-cdf0-4b5a-b08f-db3248f6a935Arizmendi Pereira, Carlos Julio [0001381550]Calderón Benavides, Maritza Liliana [0000068900]Arizmendi Pereira, Carlos Julio [es&oi=ao]Calderón Benavides, Maritza Liliana [XihGBWoAAAAJ]Arizmendi Pereira, Carlos Julio [6174088500]Calderón Benavides, Maritza Liliana [15043558200]Calderón Benavides, Maritza Liliana [Liliana_Calderon-Benavides]ColombiaUNAB Campus Bucaramanga2022-05-31T16:03:41Z2022-05-31T16:03:41Z2022-01-14http://hdl.handle.net/20.500.12749/16509instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coLa neumonía es una de las enfermedades más comunes que afecta directamente los pulmones a través de infecciones en las vías respiratorias, además, esta enfermedad puede ser mortal sin un diagnóstico temprano. De modo que, un diagnóstico adecuado en una etapa temprana de la enfermedad permitiría aplicar un tratamiento apropiado que contribuya a la recuperación del paciente. Así, la radiografía de tórax es uno de los métodos más utilizados y efectivos en el diagnóstico de la neumonía. Sin embargo, el análisis de imágenes de rayosx de tórax requiere de radiólogos con amplia experiencia para brindar un dictamen sobre el avance de la enfermedad. En particular, en el área de la salud ha sido ampliamente estudiada, puesto que, constantemente se busca mejorar la rapidez y precisión de los diagnósticos médicos para monitorear, controlar y tratar efectivamente las enfermedades, evitando complicaciones a largo plazo, especialmente, en una problemática mundialmente conocida como lo es la neumonía. Por lo tanto, en este trabajo se busca desarrollar una herramienta soporte de software a través de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para el análisis de imágenes de rayos-x que permita brindar soporte al personal médico durante un diagnóstico oportuno de neumonía. Asimismo, esta herramienta permitirá evaluar la gravedad de la patología para determinar su tratamiento temprano. Finalmente, con el desarrollo de este tipo de herramientas se podría brindar un servicio de soporte de diagnóstico médico a zonas de Colombia que carecen de especialistas.1. Resumen 9 1.1 Resumen 9 1.2 Palabras Claves: 9 clasificación, aprendizaje profundo, red neuronal, neumonía, sistema soporte. 9 2. Introducción 11 2.1 Introducción: 11 2.2 Planteamiento del Problema 12 2.3 Objetivo general 13 2.4 Objetivos Específicos 13 3. Estado del arte 14 4. Marco Teórico 16 4.1. Imágenes de rayos-x 16 4.1.1. Diagnóstico médico de enfermedades a partir de imágenes de rayos-x 17 4.2. Técnicas para la detección de enfermedades a partir de imágenes de rayos-x 19 4.2.1. Radiografía 19 4.3. Inteligencia artificial 19 4.3.1. Aprendizaje automático 20 4.3.1.1. Aprendizaje profundo 21 4.3.1.2. Redes neuronales 22 4.3.1.3. Redes neuronales convolucionales 23 4.3.1.4 Técnicas de aumento de datos 24 4.3.5. Técnicas de reducción de dimensionalidad 27 4.3.5.1. Selección de características 27 4.3.5.2. Algoritmo de redundancia mínima y máxima relevancia 28 4.3.6. Técnicas de clasificación 28 4.3.6.1. Árbol de decisión 28 4.3.6.2. Agrupamiento a través de k-means 29 4.3.6.3. Máquinas de soporte vectorial 29 4.4. Enfermedades detectables mediante imágenes de rayos-x 30 4.4.1. Enfermedades respiratorias 30 4.4.2. Cáncer de seno 32 4.4.3. Enfermedades cardiovasculares 32 4.5. Técnicas de preprocesamiento en imágenes 33 5. Desarrollo metodológico 35 5.1. Infraestructura tecnológica del sistema 36 5.2. Metodología de los datos 36 5.2.1. Base de Datos: 37 5.2.2. Preprocesamiento de los datos 37 5.1.1 Tecnologías 38 5.1.1.1. Lenguaje de Programación: 38 5.1.2. Arquitectura 39 5.1.2.1. Redes Neuronales 39 5.1.2.2. Reducción de Dimensionalidad: 41 5.1.2.3. Máquina de Soporte Vectorial: 41 5.1.3. Hardware 41 5.3. Metodología de Prueba 42 5.3.1 Métricas de validación 42 5.4 Diseño de Prototipo 43 6. Resultados 45 6.1.2. Arquitectura del Modelo 48 6.1.3. Fscnca 50 6.1.4. Máquina de soporte vectorial: 51 6.2. Diseño del Prototipo. 54 7. Conclusiones 58 8. Bibliografía 59PregradoPneumonia is one of the most common diseases that directly affects the lungs through respiratory tract infections and can be fatal without an early diagnosis. Then, a proper diagnosis at an early stage of the disease would allow applicating an appropriate treatment that contributes to the patient's recovery. Thus, chest radiography is one of the most effective and widely used methods in pneumonia diagnosis. However, the chest X-ray images analysis requires radiologists with extensive experience in order to provide a professional opinion on the progression of the disease. In particular, in the health area, pneumonia has been widely studied, since the speed and accuracy of medical diagnoses are constantly being improved in order to monitor, control, and effectively treat diseases, avoiding long-term complications, especially with such a global issue as pneumonia. Therefore, this work seeks to develop a software support tool through machine learning and deep learning for the X-ray images analysis to provide support to medical personnel for a timely pneumonia diagnosis. This tool will also make it possible to evaluate the severity of the pathology in order to determine its early treatment. Finally, with the development of these types of tools, a meddical diagnostic support service could be provided to zones of Colombia those lack specialists.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Prototipo de herramienta de software con aprendizaje de máquinas para la diferenciación de neumonía bacteriana o viral con el uso de radiografías de tóraxPrototype of a machine learning software tool for the differentiation of bacterial or viral pneumonia using chest X-raysIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsClassificationDeep learningNeural networkPneumoniaSupport systemPrototype developmentRadiodiagnosisMachine learningArtificial intelligenceIngeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasDesarrollo de prototiposSoftwareRadiodiagnósticoAprendizaje automáticoInteligencia artificialClasificaciónAprendizaje profundoRed neuronalNeumoníaSistema soporteAmador-Gil, A., & Rico-Gala, S. 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