Sistema de detección de artefactos en angiografías mediante técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial

Las angiografías son procedimientos radiológicos utilizados para la detección de anomalías en los vasos sanguíneos del cuerpo humano, con el fin de brindar la información necesaria para el correcto tratamiento médico del paciente; estos procedimientos se realizan por medio de los equipos de Rayos X...

Full description

Autores:: Ramirez Gualdrón, David
Chahin Garcia, Valeria
León Torres, Madeleyne

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2023

Institución:: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Repositorio:: Repositorio UNAB

Idioma:: spa

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description	Las angiografías son procedimientos radiológicos utilizados para la detección de anomalías en los vasos sanguíneos del cuerpo humano, con el fin de brindar la información necesaria para el correcto tratamiento médico del paciente; estos procedimientos se realizan por medio de los equipos de Rayos X utilizados por el personal de radiología en las instituciones de salud, estos equipos tienen como función permitir la visualización de irregularidades, lesiones y/o enfermedades en el interior del cuerpo humano, generando así imágenes en escala de grises que se dan por la cantidad de radiación que absorben los tejidos, en las angiografías se utiliza una inyección de contraste que permite evidenciar la dirección y flujo de sangre por los vasos sanguíneos. Por consiguiente, se desarrolló un software para detectar artefactos presentes en angiografías mediante técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial utilizando Python. Este software se realizó con la implementación de las distintas técnicas de inteligencia artificial y procesamiento de imágenes con la base de datos de las imágenes de las angiografías, estas técnicas fueron ResNet-18 para inteligencia artificial y para las técnicas de procesamiento de imágenes fueron las de binarización, normalización, filtro de ruido, entro otras. Las cuales permitieron la detección de artefactos que llegan a estar presentas en la imagen de angiografías, y así evitando que se llegan a dar diagnósticos errados.
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Buenos aires : Revista argentina de radiología https://www.elsevier.es/es-revista-revista-argentina-radiologia-383-pdf- S0048761915000794 Robertson, S., Azizpour, H., Smith, K., & Hartman, J. (2018). Digital image analysis in breast pathology-from image processing techniques to artificial intelligence. Translational research : the journal of laboratory and clinical medicine, 194, 19–35. https://doi.org/10.1016/j.trsl.2017.10.010 Nicolato A, Vittore C. Un nuovo mezzo di contrasto per agiografia [A new contrast medium for angiography]. (Radiol Med. 1969) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/5201388/ Sartori, P., & Rozowykniat, M., & Siviero, L., & Barba, G., & Peña, A., & Mayol, N., & Acosta, D., & Castro, J., & Ortiz, A. (2015).Artefactos y artificios frecuentes en tomografía computada y resonancia magnética. Revista Argentina de Radiología,79(4),192-204. Fecha de Consulta: 24 de agosto de 2021. ISSN: 1852- 9992. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=382543178003 Manuel Barreiro Perez. (s. f.). Análisis de la utilidad clínica de la angiografía coronaria no invasiva realizada con tomografía computarizada para descartar cardiopatia. https://digibuo.uniovi.es/dspace/bitstream/handle/10651/34878/TD_ManuelBarreiro .pdf?sequence=1&isAllowed=y Kocak, M. (2017, abril). Angiografía. Manual MSD. Recuperado 1 de septiembre de 2022, de https://www.msdmanuals.com/es/professional/temas-especiales/principios- de-estudios-por-la-imagen-radiol%C3%B3gicas/angiograf%C3%ADa ONS. (2013). Enfermedades cardiovasculares. Instituto Nacional de salud. https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/IA/INS/Boletin -tecnico-1-ONS.pdf Alexnet. (s/f). Mathworks.com. Recuperado el 28 de abril de 2023, de https://es.mathworks.com/help/deeplearning/ref/alexnet.html Researchgate.net. 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Por consiguiente, se desarrolló un software para detectar artefactos presentes en angiografías mediante técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial utilizando Python. Este software se realizó con la implementación de las distintas técnicas de inteligencia artificial y procesamiento de imágenes con la base de datos de las imágenes de las angiografías, estas técnicas fueron ResNet-18 para inteligencia artificial y para las técnicas de procesamiento de imágenes fueron las de binarización, normalización, filtro de ruido, entro otras. Las cuales permitieron la detección de artefactos que llegan a estar presentas en la imagen de angiografías, y así evitando que se llegan a dar diagnósticos errados.Capítulo I......................................................................................................................................... 13 Aspectos generales ........................................................................................................................ 13 1.1 Problema u Oportunidad ............................................................................................... 13 1.2 Justificación................................................................................................................... 14 1.3 Pregunta problema......................................................................................................... 15 1.4 Objetivo General ........................................................................................................... 15 1.5 Objetivos específicos..................................................................................................... 15 1.6 Limitaciones y Delimitaciones...................................................................................... 15 Capitulo II........................................................................................................................................ 17 Marco teórico y Estado del Arte ................................................................................................... 17 2.1 Marco Teórico...................................................................................................................... 17 2.1.1 Artefacto........................................................................................................................ 17 2.1.2 Angiografía.................................................................................................................... 17 2.1.3 Rayos X.......................................................................................................................... 18 2.1.4 Procesamiento de imágenes......................................................................................... 19 2.2 Estado del Arte.................................................................................................................... 19 2.3 Marco Legal ......................................................................................................................... 23 Capitulo III...................................................................................................................................... 26 Metodología .................................................................................................................................. 26 3.1 Consultar de las técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial para la detección de artefactos. ................................................................................................................. 27 3.2 Comparación de las técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial......... 28 3.3 Selección de la técnica mas adecuada para la detección de artefactos en las angiografías. 29 3.4 Investigación de los diferentes softwares libres para trabajar el procesamiento de imágenes y la IA............................................................................................................................................ 29 3.5 Diagrama de flujo................................................................................................................ 30 3.6 Código de la interfaz de clasificación de artefactos en angiografías................................... 30 3.7 Pruebas de funcionamiento ................................................................................................. 30 3.8 Generación de las tablas de sensibilidad y especificidad .................................................... 31 Capítulo IV ...................................................................................................................................... 32 Resultados obtenidos y Análisis.................................................................................................... 32 9 4.1 Consultar de las técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial para la detección de artefactos. ................................................................................................................. 32 4.2 Comparación de las técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial....... 33 4.3 Selección de la técnica más adecuada para la detección de artefactos en las angiografías. ....................................................................................................................................................... 37 4.4 Investigación de los diferentes softwares libres para trabajar el procesamiento de imágenes y la IA............................................................................................................................ 41 4.5 Diagrama de flujo.............................................................................................................. 42 4.6 Código de la interfaz de clasificación de artefactos en angiografías................................. 43 4.7. Pruebas de funcionamiento y resultados del modelo implementado................................. 50 Capítulo V........................................................................................................................................ 73 Conclusiones y recomendaciones.................................................................................................. 73 5.1 Conclusiones..................................................................................................................... 73 5.2 Recomendaciones.............................................................................................................. 74 Capítulo VI ...................................................................................................................................... 75 Bibliografía. .................................................................................................................................. 75PregradoAngiographies are radiological procedures used for the detection of anomalies in the blood vessels of the human body, in order to provide the necessary information for the correct medical treatment of the patient; These procedures are performed by means of X-Ray equipment used by radiology personnel in health institutions, these equipment have the function of allowing the visualization of irregularities, lesions and/or diseases inside the human body, thus generating images in grayscale that are given by the amount of radiation absorbed by the tissues, in angiographies an injection of contrast is used that allows to show the direction and flow of blood through the blood vessels. Therefore, software was developed to detect artifacts present in angiographies by means of image processing and artificial intelligence techniques using Python. This software was made with the implementation of different artificial intelligence and image processing techniques with the database of angiographic images, these techniques were ResNet-18 for artificial intelligence and for image processing techniques were binarization, normalization, noise filtering, among others. These techniques allowed the detection of artifacts that may be present in the angiographic image, thus avoiding misdiagnosis.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_abf2Sistema de detección de artefactos en angiografías mediante técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificialArtifact detection system in angiography using techniques of image processing and artificial intelligenceIngeniero BiomédicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Biomédicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceAngiographiesRadiologyArtificial intelligenceImage processingArtifactsTechnological innovationsTechnologyInnovaciones tecnológicasTecnologíaAngiografíasArtefactosInteligencia artificialProcesamiento de imágenesRadiologíaPourasad, Y., & Cavallaro, F. 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Sistema de detección de artefactos en angiografías mediante técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial

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