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
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Angiographies
Radiology
Artificial intelligence
Image processing
Artifacts
Technological innovations
Technology
Innovaciones tecnológicas
Tecnología
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Procesamiento de imágenes
Radiología
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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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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. (2021). A Novel Image Processing Approach to Enhancement and Compression of X-ray Images. International journal of environmental research and public health, 18(13), 6724. https://doi.org/10.3390/ijerph18136724Hirata, K., Utsunomiya, D., Kidoh, M., Funama, Y., Oda, S., Yuki, H., Nagayama, Y., Iyama, Y., Nakaura, T., Sakabe, D., Tsujita, K., & Yamashita, Y. (2018). Tradeoff between noise reduction and inartificial visualization in a model-based iterative reconstruction algorithm on coronary computed tomography angiography. Medicine, 97(20), e10810. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000010810P.Sartoria, M. L. (2015). Artefactos y artificios frecuentes en tomografía computada y resonancia magnética. Buenos aires: Revista argentina de radiología https://www.elsevier.es/es-revista-revista-argentina-radiologia-383-pdf- S0048761915000794Robertson, S., Azizpour, H., Smith, K., & Hartman, J. (2018). 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Recuperado el 28 de abril de 2023, de https://es.mathworks.com/help/deeplearning/ref/resnet18.htmlORIGINALProyecto de grado final 2023(2).pdfProyecto de grado final 2023(2).pdfTrabajo de gradoapplication/pdf3147659https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20322/1/Proyecto%20de%20grado%20final%202023%282%29.pdf7eba5caf05ece367040ee1490464ec59MD51open accessFormato de autorización de uso por los autores (1).pdfFormato de autorización de uso por los autores (1).pdfLicenciaapplication/pdf159789https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20322/2/Formato%20de%20autorizaci%c3%b3n%20de%20uso%20por%20los%20autores%20%281%29.pdf4168e899e3053a31b0bd8dadbd040bdfMD52metadata only accessFormato de autorización de uso por los autores 2.pdfFormato de autorización de uso por los autores 2.pdfLicencia2application/pdf165827https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20322/3/Formato%20de%20autorizaci%c3%b3n%20de%20uso%20por%20los%20autores%202.pdfc4a8aeb85c3f4823321b51a2486dcca7MD53metadata only accessFormato de autorización de uso por los autores 3.pdfFormato de autorización de uso por los autores 3.pdfLicencia3application/pdf158503https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20322/4/Formato%20de%20autorizaci%c3%b3n%20de%20uso%20por%20los%20autores%203.pdff08b542a64b7fbd309bd6709ac422ad7MD54metadata only accessCarta de aprobación de la Facultad...pdfCarta de aprobación de la Facultad...pdfCarta de aprobación por la Facultadapplication/pdf265809https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20322/5/Carta%20de%20aprobaci%c3%b3n%20de%20la%20Facultad...pdfcc12d7c9ee84bca6865c0b3e47f40aaaMD55metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20322/6/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD56open accessTHUMBNAILProyecto de grado final 2023(2).pdf.jpgProyecto de grado final 2023(2).pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5226https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20322/7/Proyecto%20de%20grado%20final%202023%282%29.pdf.jpgebec95056069298805516045dae82c50MD57open accessFormato de autorización de uso por los autores (1).pdf.jpgFormato de autorización de uso por los autores (1).pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12833https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20322/8/Formato%20de%20autorizaci%c3%b3n%20de%20uso%20por%20los%20autores%20%281%29.pdf.jpg04ee3127dae42d1073dad3f9f1d7d87bMD58metadata only accessFormato de autorización de uso por los autores 2.pdf.jpgFormato de autorización de uso por los autores 2.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12848https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20322/9/Formato%20de%20autorizaci%c3%b3n%20de%20uso%20por%20los%20autores%202.pdf.jpg8e670698ab3114a054b56cf00c002e71MD59metadata only accessFormato de autorización de uso por los autores 3.pdf.jpgFormato de autorización de uso por los autores 3.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12890https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20322/10/Formato%20de%20autorizaci%c3%b3n%20de%20uso%20por%20los%20autores%203.pdf.jpgd64a972553fa1a68160588940de55ae9MD510metadata only accessCarta de aprobación de la Facultad...pdf.jpgCarta de aprobación de la Facultad...pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10229https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20322/11/Carta%20de%20aprobaci%c3%b3n%20de%20la%20Facultad...pdf.jpg53d740373b5ff12563b463bee8c79069MD511metadata only access20.500.12749/20322oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/203222023-06-20 22:01:02.043open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.coRUwoTE9TKSBBVVRPUihFUyksIG1hbmlmaWVzdGEobWFuaWZlc3RhbW9zKSBxdWUgbGEgb2JyYSBvYmpldG8gZGUgbGEgcHJlc2VudGUgYXV0b3JpemFjacOzbiBlcyBvcmlnaW5hbCB5IGxhIHJlYWxpesOzIHNpbiB2aW9sYXIgbyB1c3VycGFyIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yIGRlIHRlcmNlcm9zLCBwb3IgbG8gdGFudG8sIGxhIG9icmEgZXMgZGUgZXhjbHVzaXZhIGF1dG9yw61hIHkgdGllbmUgbGEgdGl0dWxhcmlkYWQgc29icmUgbGEgbWlzbWEuCgpFbiBjYXNvIGRlIHByZXNlbnRhcnNlIGN1YWxxdWllciByZWNsYW1hY2nDs24gbyBhY2Npw7NuIHBvciBwYXJ0ZSBkZSB1biB0ZXJjZXJvIGVuIGN1YW50byBhIGxvcyBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciBzb2JyZSBsYSBvYnJhIGVuIGN1ZXN0acOzbi4gRWwgQVVUT1IgYXN1bWlyw6EgdG9kYSBsYSByZXNwb25zYWJpbGlkYWQsIHkgc2FsZHLDoSBlbiBkZWZlbnNhIGRlIGxvcyBkZXJlY2hvcyBhcXXDrSBhdXRvcml6YWRvcywgcGFyYSB0b2RvcyBsb3MgZWZlY3RvcyBsYSBVTkFCIGFjdMO6YSBjb21vIHVuIHRlcmNlcm8gZGUgYnVlbmEgZmUuCgpFbCBBVVRPUiBhdXRvcml6YSBhIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIEF1dMOzbm9tYSBkZSBCdWNhcmFtYW5nYSBwYXJhIHF1ZSBlbiBsb3MgdMOpcm1pbm9zIGVzdGFibGVjaWRvcyBlbiBsYSBMZXkgMjMgZGUgMTk4MiwgTGV5IDQ0IGRlIDE5OTMsIERlY2lzacOzbiBBbmRpbmEgMzUxIGRlIDE5OTMgeSBkZW3DoXMgbm9ybWFzIGdlbmVyYWxlcyBzb2JyZSBsYSBtYXRlcmlhLCB1dGlsaWNlIGxhIG9icmEgb2JqZXRvIGRlIGxhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24uCg==