Programa informático de apoyo para la evaluación del desarrollo de tumores mediante el método RECIST aplicando procesamiento digital de imágenes biomédicas a través de inteligencia artificial
El presente proyecto comprende el desarrollo de un programa informático de apoyo para la evaluación del desarrollo de tumores mediante el método RECIST aplicando procesamiento digital de imágenes biomédicas, a fin de secundar el diagnóstico del especialista en salud según los criterios del método ya...
- Autores:
-
Ballesteros Rincón, Johan Steven
Guzmán Trillos, Oskar Daliegt
- 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:20.500.12749/18965
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/18965
- Palabra clave:
- Biomedical engineering
Engineering
Medical electronics
Biological physics
Bioengineering
Medical instruments and apparatus
Medicine
Biomedical
Clinical engineering
Cancer treatments
Liver tumors
Biomedical imaging
Ingeniería biomédica
Ingeniería
Biofísica
Bioingeniería
Medicina
Biomédica
Ingeniería clínica
Electrónica médica
Instrumentos y aparatos médicos
Tratamientos oncológicos
Tumores hepáticos
Imágenes biomédicas
- Rights
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
| id |
UNAB2_ff943fbf0b3133d6e33f9692501271d4 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/18965 |
| network_acronym_str |
UNAB2 |
| network_name_str |
Repositorio UNAB |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Programa informático de apoyo para la evaluación del desarrollo de tumores mediante el método RECIST aplicando procesamiento digital de imágenes biomédicas a través de inteligencia artificial |
| dc.title.translated.spa.fl_str_mv |
Support computer program for the evaluation of tumor development through the RECIST method applying digital processing of biomedical images through artificial intelligence |
| title |
Programa informático de apoyo para la evaluación del desarrollo de tumores mediante el método RECIST aplicando procesamiento digital de imágenes biomédicas a través de inteligencia artificial |
| spellingShingle |
Programa informático de apoyo para la evaluación del desarrollo de tumores mediante el método RECIST aplicando procesamiento digital de imágenes biomédicas a través de inteligencia artificial Biomedical engineering Engineering Medical electronics Biological physics Bioengineering Medical instruments and apparatus Medicine Biomedical Clinical engineering Cancer treatments Liver tumors Biomedical imaging Ingeniería biomédica Ingeniería Biofísica Bioingeniería Medicina Biomédica Ingeniería clínica Electrónica médica Instrumentos y aparatos médicos Tratamientos oncológicos Tumores hepáticos Imágenes biomédicas |
| title_short |
Programa informático de apoyo para la evaluación del desarrollo de tumores mediante el método RECIST aplicando procesamiento digital de imágenes biomédicas a través de inteligencia artificial |
| title_full |
Programa informático de apoyo para la evaluación del desarrollo de tumores mediante el método RECIST aplicando procesamiento digital de imágenes biomédicas a través de inteligencia artificial |
| title_fullStr |
Programa informático de apoyo para la evaluación del desarrollo de tumores mediante el método RECIST aplicando procesamiento digital de imágenes biomédicas a través de inteligencia artificial |
| title_full_unstemmed |
Programa informático de apoyo para la evaluación del desarrollo de tumores mediante el método RECIST aplicando procesamiento digital de imágenes biomédicas a través de inteligencia artificial |
| title_sort |
Programa informático de apoyo para la evaluación del desarrollo de tumores mediante el método RECIST aplicando procesamiento digital de imágenes biomédicas a través de inteligencia artificial |
| dc.creator.fl_str_mv |
Ballesteros Rincón, Johan Steven Guzmán Trillos, Oskar Daliegt |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Gelvez Lizarazo, Oscar Mauricio Franco Arias, Manuel Hernando |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Ballesteros Rincón, Johan Steven Guzmán Trillos, Oskar Daliegt |
| dc.contributor.cvlac.none.fl_str_mv |
Gelvez Lizarazo, Oscar Mauricio [0001342623] Franco Arias, Manuel Hernando [0001427755] |
| dc.contributor.orcid.none.fl_str_mv |
Gelvez Lizarazo, Oscar Mauricio [0000-0001-6858-5293] |
| dc.contributor.researchgate.none.fl_str_mv |
Gelvez Lizarazo, Oscar Mauricio [Oscar-Gelvez-Lizarazo] |
| dc.subject.keywords.spa.fl_str_mv |
Biomedical engineering Engineering Medical electronics Biological physics Bioengineering Medical instruments and apparatus Medicine Biomedical Clinical engineering Cancer treatments Liver tumors Biomedical imaging |
| topic |
Biomedical engineering Engineering Medical electronics Biological physics Bioengineering Medical instruments and apparatus Medicine Biomedical Clinical engineering Cancer treatments Liver tumors Biomedical imaging Ingeniería biomédica Ingeniería Biofísica Bioingeniería Medicina Biomédica Ingeniería clínica Electrónica médica Instrumentos y aparatos médicos Tratamientos oncológicos Tumores hepáticos Imágenes biomédicas |
| dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv |
Ingeniería biomédica Ingeniería Biofísica Bioingeniería Medicina Biomédica |
| dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Ingeniería clínica Electrónica médica Instrumentos y aparatos médicos Tratamientos oncológicos Tumores hepáticos Imágenes biomédicas |
| description |
El presente proyecto comprende el desarrollo de un programa informático de apoyo para la evaluación del desarrollo de tumores mediante el método RECIST aplicando procesamiento digital de imágenes biomédicas, a fin de secundar el diagnóstico del especialista en salud según los criterios del método ya mencionado. En cumplimiento del objetivo principal, se realizó el entrenamiento de una inteligencia artificial a través de redes neuronales convolucionales (CNN), la cual fue entrenada por medio de tomografías computacionales (CT) y máscaras de segmentación correspondientes al hígado, obtenidas de la base de datos del Decatlón de segmentación médica (MSD), así como el respectivo desarrollo de una interfaz gráfica de usuario (GUI) en la que se implementaron los criterios correspondientes a RECIST 1.1, todo realizado en el lenguaje de código abierto Python, con lo que se obtuvo una exactitud del 97,21%. |
| publishDate |
2022 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2022 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2023-02-08T22:40:55Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2023-02-08T22:40:55Z |
| dc.type.driver.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.local.spa.fl_str_mv |
Trabajo de Grado |
| dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.hasversion.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| dc.type.redcol.none.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/20.500.12749/18965 |
| dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB |
| dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional UNAB |
| dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
repourl:https://repository.unab.edu.co |
| url |
http://hdl.handle.net/20.500.12749/18965 |
| identifier_str_mv |
instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB reponame:Repositorio Institucional UNAB repourl:https://repository.unab.edu.co |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.references.spa.fl_str_mv |
Antonelli, M., Reinke, A., Bakas, S., Farahani, K., Kopp-Schneider, A., Landman, B. A., Litjens, G., Menze, B., Ronneberger, O., Summers, R. M., van Ginneken, B., Bilello, M., Bilic, P., Christ, P. F., Do, R. K. G., Gollub, M. J., Heckers, S. H., Huisman, H., Jarnagin, W. R., … Cardoso, M. J. (2022a). The Medical Segmentation Decathlon. Nature Communications 2022 13:1, 13(1), 1–13. https://doi.org/10.1038/s41467-022-30695-9 Antonelli, M., Reinke, A., Bakas, S., Farahani, K., Kopp-Schneider, A., Landman, B. A., Litjens, G., Menze, B., Ronneberger, O., Summers, R. M., van Ginneken, B., Bilello, M., Bilic, P., Christ, P. F., Do, R. K. G., Gollub, M. J., Heckers, S. H., Huisman, H., Jarnagin, W. R., … Cardoso, M. J. (2022b). The Medical Segmentation Decathlon. Nature Communications, 13(1). https://doi.org/10.1038/S41467-022-30695-9 Bali, M. A., Pullini, S., Metens, T., Absil, J., Chao, S.-L., Marechal, R., Matos, C., Peerboccus, B. M., & van Laethem, J.-L. (2018). Assessment of response to chemotherapy in pancreatic ductal adenocarcinoma: Comparison between diffusion-weighted MR quantitative parameters and RECIST. European Journal of Radiology, 104, 49–57. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2018.04.024 Cancer Today. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://gco.iarc.fr/today/online-analysismap?v=2020&mode=population&mode_population=continents&population=900&populations=900&key=asr&sex=0&cancer=39&type=0&statistic=5&prevalence=0&population_group=0&ages_group%5B%5D=0&ages_group%5B%5D=17&nb_items=10&group_cancer=1&include_nmsc=0&include_nmsc_other=0&projection=naturalearth&color_palette=default&map_sca 85 le=quantile&map_nb_colors=5&continent=0&show_ranking=0&rotate=%255B10%252C0%25D Carreño-Dueñas, J. A., Sánchez, J. O., Bermúdez-Silva, C. D., & Mesa, M. (2014). Errores en la formulación de quimioterapia. Revista Colombiana de Cancerología, 18(4), 179–185. https://doi.org/10.1016/j.rccan.2014.08.003 Cervera Deval, J. (2014a). RECIST y el radiólogo. Radiología, 56(3), 193–205. https://doi.org/10.1016/J.RX.2012.03.010 Common Cancer Types - NCI. (n.d.-a). Retrieved November 22, 2022, from https://www.cancer.gov/types/common-cancers CT-ORG: CT volumes with multiple organ segmentations - The Cancer Imaging Archive (TCIA) Public Access - Cancer Imaging Archive Wiki. (n.d.). Retrieved April 27, 2022, from https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/CTORG%3A+CT+volumes+with+multiple+organ+segmentations Decreto 1360 de 1989 - Gestor Normativo - Función Pública. (n.d.). Retrieved April 27, 2022, from https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=10575 Decreto 1474 de 2002 Nivel Nacional. (n.d.). Retrieved May 5, 2022, from https://www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=6076&dt=S Fenerty, K. E., Folio, L. R., Patronas, N. J., Marté, J. L., Gulley, J. L., & Heery, C. R. (2016). Predicting clinical outcomes in chordoma patients receiving immunotherapy: a 86 comparison between volumetric segmentation and RECIST. BMC Cancer, 16(1), 672. https://doi.org/10.1186/s12885-016-2699-x Gambino, O., Vitabile, S., lo Re, G., la Tona, G., Librizzi, S., Pirrone, R., Ardizzone, E., & Midiri, M. (2010). Automatic Volumetric Liver Segmentation Using Texture Based Region Growing. 2010 International Conference on Complex, Intelligent and Software Intensive Systems, 146–152. https://doi.org/10.1109/CISIS.2010.118 History and License — Python 3.10.4 documentation. (n.d.). Retrieved April 27, 2022, from https://docs.python.org/3/license.html Introduction to Magnetic Resonance Imaging (MRI). (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.maximintegrated.com/en/design/technical-documents/tutorials/4/4681.html Ley 23 de 1982 - Gestor Normativo - Función Pública. (n.d.). Retrieved April 27, 2022, from https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=3431 Ley 44 de 1993 Nivel Nacional. (n.d.). Retrieved May 5, 2022, from https://www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=3429 Medical Image Segmentation. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www5.cs.fau.de/research/groups/medical-image-segmentation/index.html Medical Imaging | FDA. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.fda.gov/radiation-emittingproducts/radiation-emitting-products-and-procedures/medical-imaging Moltz, J. hendrik, Bornemann, L., Dicken, V., & Peitgen, H.-O. (2008). Segmentation of Liver Metastases in CT Scans by Adaptive Thresholding and Morphological Processing. The MIDAS Journal. https://doi.org/10.54294/msg94u ¿Qué es inteligencia artificial? | IBM. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.ibm.com/coes/analytics/journey-to-ai RECIST. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://recist.eortc.org/ RECIST 1.1 - Calyx Informatics. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.recist.com/recist/recist-inpractice/01.php Segmentación de imágenes - MATLAB & Simulink - MathWorks América Latina. (n.d.). Retrieved May 5, 2022, from https://la.mathworks.com/help/images/image-segmentation.html Seo, H., Huang, C., Bassenne, M., Xiao, R., & Xing, L. (2020). Modified U-Net (mU-Net) With Incorporation of Object-Dependent High Level Features for Improved Liver and Liver-Tumor Segmentation in CT Images. IEEE Transactions on Medical Imaging, 39(5), 1316–1325. https://doi.org/10.1109/TMI.2019.2948320 |
| dc.relation.references.none.fl_str_mv |
Shanbhogue, A. K. P., Karnad, A. B., & Prasad, S. R. (2010). Tumor Response Evaluation in Oncology. Journal of Computer Assisted Tomography, 34(4), 479–484. https://doi.org/10.1097/RCT.0b013e3181db2670 SICE - Comunidad Andina - Decisión 351. (n.d.). Retrieved April 27, 2022, from http://www.sice.oas.org/trade/junac/decisiones/dec351s.asp Tan, M., Li, Z., Qiu, Y., McMeekin, S. D., Thai, T. C., Ding, K., Moore, K. N., Liu, H., & Zheng, B. (2015). A New Approach to Evaluate Drug Treatment Response of Ovarian Cancer Patients Based on Deformable Image Registration. IEEE Transactions on Medical Imaging, 35(1), 316–325. https://doi.org/10.1109/TMI.2015.2473823 Taner, A., Öztekin, Y. B., & Duran, H. (2021). Performance analysis of deep learning cnn models for variety classification in Hazelnut. Sustainability (Switzerland), 13(12). https://doi.org/10.3390/SU13126527 Tang, Y., Tang, Y., Zhu, Y., Xiao, J., & Summers, R. M. (2020). E$^2$Net: An Edge Enhanced Network for Accurate Liver and Tumor Segmentation on CT Scans. http://arxiv.org/abs/2007.09791 TorchIO. (n.d.). Retrieved November 22, 2022, from https://torchio.readthedocs.io/index.html What is Deep Learning? | IBM. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.ibm.com/cloud/learn/deeplearning What Is Diagnostic Imaging? - Health Images. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.healthimages.com/what-is-diagnostic-imaging/ What is Machine Learning? | IBM. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.ibm.com/cloud/learn/machine-learning Zhang, X., Tian, J., Deng, K., Wu, Y., & Li, X. (2010). Automatic Liver Segmentation Using a Statistical Shape Model With Optimal Surface Detection. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 57(10), 2622–2626. https://doi.org/10.1109/TBME.2010.2056369 Zhang, Y., Peng, C., Peng, L., Xu, Y., Lin, L., Tong, R., Peng, Z., Mao, X., Hu, H., Chen, Y.-W., & Li, J. (2021). DeepRecS: From RECIST Diameters to Precise Liver Tumor Segmentation. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 26(2), 614–625. https://doi.org/10.1109/JBHI.2021.3091900 |
| dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ |
| dc.rights.local.spa.fl_str_mv |
Abierto (Texto Completo) |
| dc.rights.creativecommons.*.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ Abierto (Texto Completo) Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.coverage.spatial.spa.fl_str_mv |
Bucaramanga (Santander, Colombia) |
| dc.coverage.campus.spa.fl_str_mv |
UNAB Campus Bucaramanga |
| dc.publisher.grantor.spa.fl_str_mv |
Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB |
| dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv |
Facultad Ingeniería |
| dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Pregrado Ingeniería Biomédica |
| institution |
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/1/2022_Tesis_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n%20-%20Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/2/2022_Licencia_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n.pdf https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/3/2022_Licencia_Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/4/2022_Guia_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n%20-%20Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/5/2022_Manual_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n%20-%20Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/6/license.txt https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/7/2022_Tesis_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n%20-%20Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf.jpg https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/8/2022_Licencia_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n.pdf.jpg https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/9/2022_Licencia_Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf.jpg https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/10/2022_Guia_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n%20-%20Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf.jpg https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/11/2022_Manual_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n%20-%20Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf.jpg |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
2de58cafe9c013016b86dabfcc36fc6a ca5e4e750d51ffc3e7a5754e3e3ecb90 25f0fb45cd136d1aa6eede263bfa906c cf9c250aaca758e96615d00e97d5051d 9af02c8949911361608992f08c5d676c 3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316 fc2486489563d1c5c2d35b32f3ea781b 26291d0283b22ca888ab3854e8ef6419 a7b2790a00cf246e846425d6cc53afd8 4d89daea27f7595e628d5c77d9e34666 3b75f0e065dbad0d2e38932ab975317d |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@unab.edu.co |
| _version_ |
1814277259975983104 |
| spelling |
Gelvez Lizarazo, Oscar Mauricio1508cd8c-c0a8-4d23-b400-bd8807cd8557Franco Arias, Manuel Hernandof54597c9-3b82-4525-9a23-1cf6369a6a66Ballesteros Rincón, Johan Steven6971cae4-1d93-408b-93eb-d4fe200ac665Guzmán Trillos, Oskar Daliegta8268da6-507d-484b-a737-7ecea7564853Gelvez Lizarazo, Oscar Mauricio [0001342623]Franco Arias, Manuel Hernando [0001427755]Gelvez Lizarazo, Oscar Mauricio [0000-0001-6858-5293]Gelvez Lizarazo, Oscar Mauricio [Oscar-Gelvez-Lizarazo]Bucaramanga (Santander, Colombia)UNAB Campus Bucaramanga2023-02-08T22:40:55Z2023-02-08T22:40:55Z2022http://hdl.handle.net/20.500.12749/18965instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coEl presente proyecto comprende el desarrollo de un programa informático de apoyo para la evaluación del desarrollo de tumores mediante el método RECIST aplicando procesamiento digital de imágenes biomédicas, a fin de secundar el diagnóstico del especialista en salud según los criterios del método ya mencionado. En cumplimiento del objetivo principal, se realizó el entrenamiento de una inteligencia artificial a través de redes neuronales convolucionales (CNN), la cual fue entrenada por medio de tomografías computacionales (CT) y máscaras de segmentación correspondientes al hígado, obtenidas de la base de datos del Decatlón de segmentación médica (MSD), así como el respectivo desarrollo de una interfaz gráfica de usuario (GUI) en la que se implementaron los criterios correspondientes a RECIST 1.1, todo realizado en el lenguaje de código abierto Python, con lo que se obtuvo una exactitud del 97,21%.Lista de contenido Resumen ......................................................................................................................................... 2 Abstract .......................................................................................................................................... 3 Agradecimientos ............................................................................................................................ 4 Lista de contenido ......................................................................................................................... 6 Lista de imágenes .......................................................................................................................... 9 Lista de tablas .............................................................................................................................. 11 Lista de ecuaciones ...................................................................................................................... 12 Lista de diagramas ...................................................................................................................... 13 Lista de gráficas .......................................................................................................................... 14 Capítulo 1 ..................................................................................................................................... 17 1.1. Planteamiento del problema .................................................................................................... 17 1.2. Justificación del problema ....................................................................................................... 18 1.3. Pregunta de investigación ........................................................................................................ 20 1.4. Objetivos ................................................................................................................................... 20 1.4.1. Objetivo general ..................................................................................................................... 20 1.4.2. Objetivos específicos .............................................................................................................. 20 Capítulo 2 ..................................................................................................................................... 21 2.1. Marco teórico ............................................................................................................................ 21 2.1.1. Evaluación en respuesta tumoral ........................................................................................... 21 2.1.1.1. RECIST .......................................................................................................................... 21 2.1.2. Imágenes médicas ................................................................................................................... 22 2.1.2.1. Técnicas de adquisición de imágenes médicas ............................................................... 22 2.1.2.1.1. Imágenes por resonancia magnética (MRI) ............................................................ 22 7 2.1.2.1.2. Tomografías computarizadas (CT) ......................................................................... 22 2.1.3. Inteligencia artificial – IA ...................................................................................................... 23 2.1.3.1. Machine Learning ........................................................................................................... 23 2.1.3.1.1. Deep Learning ........................................................................................................ 23 2.1.3.1.2. Redes Neuronales Convolucionales (CNN) ............................................................ 23 2.1.4. Procesamiento de imágenes ................................................................................................... 23 2.1.4.1. Segmentación .................................................................................................................. 24 2.2. Marco legal ............................................................................................................................... 24 2.3. Estado del arte .......................................................................................................................... 26 Capítulo 3 ..................................................................................................................................... 30 3.1. Etapa 1. Definición de requerimientos ................................................................................... 30 3.1.1. Criterios RECIST.................................................................................................................... 30 3.1.2. Obtención de la base de datos ................................................................................................ 33 3.2. Etapa 2. Diseño del software ................................................................................................... 38 3.2.1. Selección del lenguaje de programación ................................................................................ 38 3.2.2. Entrenamiento de la inteligencia artificial ............................................................................. 40 3.2.2.1. Redes neuronales convolucionales (CNN) ..................................................................... 40 3.2.2.2. Visualización máscaras de predicción ............................................................................ 46 3.2.2.3. Evaluación del modelo de segmentación. ....................................................................... 48 3.2.3. Diseño del aplicativo .............................................................................................................. 51 3.3. Etapa 3. Evaluación del software ............................................................................................ 55 Capítulo 4 ..................................................................................................................................... 63 4.1. Presentación de resultados ...................................................................................................... 63 4.1.1. Diseño del software ................................................................................................................ 63 4.1.2. Evaluación del software ......................................................................................................... 64 4.2. Análisis de resultados ............................................................................................................... 77 4.2.1. Diseño del software ................................................................................................................ 77 8 4.2.2. Evaluación del software ......................................................................................................... 79 Capítulo 5 ..................................................................................................................................... 81 5.1. Conclusiones ............................................................................................................................. 81 5.2. Recomendaciones ..................................................................................................................... 82 REFERENCIAS .......................................................................................................................... 84 ANEXOS ...................................................................................................................................... 90 a) Anexo 1. Carta de soporte del especialista…………………………………………………………..90 b) Anexo 2. Manual de Usuario………………………………………………………………………...91 c) Anexo 3. Guía de manejo rápido…………………………………………………………………….92PregradoThis project includes the development of a support computer program for the evaluation of tumor development through the RECIST method applying digital processing of biomedical images, in order to support the diagnosis of the health specialist according to the criteria of the aforementioned method. In compliance with the main objective, the training of an artificial intelligence was carried out through convolutional neural networks (CNN), which was trained by means of computed tomography (CT) and segmentation masks corresponding to the liver, obtained from the database of the Medical Segmentation Decathlon (MSD), as well as the respective development of a graphical user interface (GUI) in which the criteria corresponding to RECIST 1.1 were implemented, all carried out in the open source language Python, with which it was obtained an accuracy of 97.21%.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_abf2Programa informático de apoyo para la evaluación del desarrollo de tumores mediante el método RECIST aplicando procesamiento digital de imágenes biomédicas a través de inteligencia artificialSupport computer program for the evaluation of tumor development through the RECIST method applying digital processing of biomedical images through artificial intelligenceIngeniero BiomédicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Biomédicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPBiomedical engineeringEngineeringMedical electronicsBiological physicsBioengineeringMedical instruments and apparatusMedicineBiomedicalClinical engineeringCancer treatmentsLiver tumorsBiomedical imagingIngeniería biomédicaIngenieríaBiofísicaBioingenieríaMedicinaBiomédicaIngeniería clínicaElectrónica médicaInstrumentos y aparatos médicosTratamientos oncológicosTumores hepáticosImágenes biomédicasAntonelli, M., Reinke, A., Bakas, S., Farahani, K., Kopp-Schneider, A., Landman, B. A., Litjens, G., Menze, B., Ronneberger, O., Summers, R. M., van Ginneken, B., Bilello, M., Bilic, P., Christ, P. F., Do, R. K. G., Gollub, M. J., Heckers, S. H., Huisman, H., Jarnagin, W. R., … Cardoso, M. J. (2022a). The Medical Segmentation Decathlon. Nature Communications 2022 13:1, 13(1), 1–13. https://doi.org/10.1038/s41467-022-30695-9Antonelli, M., Reinke, A., Bakas, S., Farahani, K., Kopp-Schneider, A., Landman, B. A., Litjens, G., Menze, B., Ronneberger, O., Summers, R. M., van Ginneken, B., Bilello, M., Bilic, P., Christ, P. F., Do, R. K. G., Gollub, M. J., Heckers, S. H., Huisman, H., Jarnagin, W. R., … Cardoso, M. J. (2022b). The Medical Segmentation Decathlon. Nature Communications, 13(1). https://doi.org/10.1038/S41467-022-30695-9Bali, M. A., Pullini, S., Metens, T., Absil, J., Chao, S.-L., Marechal, R., Matos, C., Peerboccus, B. M., & van Laethem, J.-L. (2018). Assessment of response to chemotherapy in pancreatic ductal adenocarcinoma: Comparison between diffusion-weighted MR quantitative parameters and RECIST. European Journal of Radiology, 104, 49–57. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2018.04.024Cancer Today. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://gco.iarc.fr/today/online-analysismap?v=2020&mode=population&mode_population=continents&population=900&populations=900&key=asr&sex=0&cancer=39&type=0&statistic=5&prevalence=0&population_group=0&ages_group%5B%5D=0&ages_group%5B%5D=17&nb_items=10&group_cancer=1&include_nmsc=0&include_nmsc_other=0&projection=naturalearth&color_palette=default&map_sca 85 le=quantile&map_nb_colors=5&continent=0&show_ranking=0&rotate=%255B10%252C0%25DCarreño-Dueñas, J. A., Sánchez, J. O., Bermúdez-Silva, C. D., & Mesa, M. (2014). Errores en la formulación de quimioterapia. Revista Colombiana de Cancerología, 18(4), 179–185. https://doi.org/10.1016/j.rccan.2014.08.003Cervera Deval, J. (2014a). RECIST y el radiólogo. Radiología, 56(3), 193–205. https://doi.org/10.1016/J.RX.2012.03.010Common Cancer Types - NCI. (n.d.-a). Retrieved November 22, 2022, from https://www.cancer.gov/types/common-cancersCT-ORG: CT volumes with multiple organ segmentations - The Cancer Imaging Archive (TCIA) Public Access - Cancer Imaging Archive Wiki. (n.d.). Retrieved April 27, 2022, from https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/CTORG%3A+CT+volumes+with+multiple+organ+segmentationsDecreto 1360 de 1989 - Gestor Normativo - Función Pública. (n.d.). Retrieved April 27, 2022, from https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=10575Decreto 1474 de 2002 Nivel Nacional. (n.d.). Retrieved May 5, 2022, from https://www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=6076&dt=SFenerty, K. E., Folio, L. R., Patronas, N. J., Marté, J. L., Gulley, J. L., & Heery, C. R. (2016). Predicting clinical outcomes in chordoma patients receiving immunotherapy: a 86 comparison between volumetric segmentation and RECIST. BMC Cancer, 16(1), 672. https://doi.org/10.1186/s12885-016-2699-xGambino, O., Vitabile, S., lo Re, G., la Tona, G., Librizzi, S., Pirrone, R., Ardizzone, E., & Midiri, M. (2010). Automatic Volumetric Liver Segmentation Using Texture Based Region Growing. 2010 International Conference on Complex, Intelligent and Software Intensive Systems, 146–152. https://doi.org/10.1109/CISIS.2010.118History and License — Python 3.10.4 documentation. (n.d.). Retrieved April 27, 2022, from https://docs.python.org/3/license.htmlIntroduction to Magnetic Resonance Imaging (MRI). (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.maximintegrated.com/en/design/technical-documents/tutorials/4/4681.htmlLey 23 de 1982 - Gestor Normativo - Función Pública. (n.d.). Retrieved April 27, 2022, from https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=3431Ley 44 de 1993 Nivel Nacional. (n.d.). Retrieved May 5, 2022, from https://www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=3429Medical Image Segmentation. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www5.cs.fau.de/research/groups/medical-image-segmentation/index.htmlMedical Imaging | FDA. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.fda.gov/radiation-emittingproducts/radiation-emitting-products-and-procedures/medical-imagingMoltz, J. hendrik, Bornemann, L., Dicken, V., & Peitgen, H.-O. (2008). Segmentation of Liver Metastases in CT Scans by Adaptive Thresholding and Morphological Processing. The MIDAS Journal. https://doi.org/10.54294/msg94u¿Qué es inteligencia artificial? | IBM. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.ibm.com/coes/analytics/journey-to-aiRECIST. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://recist.eortc.org/RECIST 1.1 - Calyx Informatics. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.recist.com/recist/recist-inpractice/01.phpSegmentación de imágenes - MATLAB & Simulink - MathWorks América Latina. (n.d.). Retrieved May 5, 2022, from https://la.mathworks.com/help/images/image-segmentation.htmlSeo, H., Huang, C., Bassenne, M., Xiao, R., & Xing, L. (2020). Modified U-Net (mU-Net) With Incorporation of Object-Dependent High Level Features for Improved Liver and Liver-Tumor Segmentation in CT Images. IEEE Transactions on Medical Imaging, 39(5), 1316–1325. https://doi.org/10.1109/TMI.2019.2948320Shanbhogue, A. K. P., Karnad, A. B., & Prasad, S. R. (2010). Tumor Response Evaluation in Oncology. Journal of Computer Assisted Tomography, 34(4), 479–484. https://doi.org/10.1097/RCT.0b013e3181db2670SICE - Comunidad Andina - Decisión 351. (n.d.). Retrieved April 27, 2022, from http://www.sice.oas.org/trade/junac/decisiones/dec351s.aspTan, M., Li, Z., Qiu, Y., McMeekin, S. D., Thai, T. C., Ding, K., Moore, K. N., Liu, H., & Zheng, B. (2015). A New Approach to Evaluate Drug Treatment Response of Ovarian Cancer Patients Based on Deformable Image Registration. IEEE Transactions on Medical Imaging, 35(1), 316–325. https://doi.org/10.1109/TMI.2015.2473823Taner, A., Öztekin, Y. B., & Duran, H. (2021). Performance analysis of deep learning cnn models for variety classification in Hazelnut. Sustainability (Switzerland), 13(12). https://doi.org/10.3390/SU13126527Tang, Y., Tang, Y., Zhu, Y., Xiao, J., & Summers, R. M. (2020). E$^2$Net: An Edge Enhanced Network for Accurate Liver and Tumor Segmentation on CT Scans. http://arxiv.org/abs/2007.09791TorchIO. (n.d.). Retrieved November 22, 2022, from https://torchio.readthedocs.io/index.htmlWhat is Deep Learning? | IBM. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.ibm.com/cloud/learn/deeplearningWhat Is Diagnostic Imaging? - Health Images. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.healthimages.com/what-is-diagnostic-imaging/What is Machine Learning? | IBM. (n.d.). Retrieved April 4, 2022, from https://www.ibm.com/cloud/learn/machine-learningZhang, X., Tian, J., Deng, K., Wu, Y., & Li, X. (2010). Automatic Liver Segmentation Using a Statistical Shape Model With Optimal Surface Detection. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 57(10), 2622–2626. https://doi.org/10.1109/TBME.2010.2056369Zhang, Y., Peng, C., Peng, L., Xu, Y., Lin, L., Tong, R., Peng, Z., Mao, X., Hu, H., Chen, Y.-W., & Li, J. (2021). DeepRecS: From RECIST Diameters to Precise Liver Tumor Segmentation. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 26(2), 614–625. https://doi.org/10.1109/JBHI.2021.3091900ORIGINAL2022_Tesis_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón - Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdf2022_Tesis_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón - Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdfTesisapplication/pdf1950797https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/1/2022_Tesis_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n%20-%20Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf2de58cafe9c013016b86dabfcc36fc6aMD51open access2022_Licencia_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón.pdf2022_Licencia_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón.pdfLicenciaapplication/pdf129664https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/2/2022_Licencia_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n.pdfca5e4e750d51ffc3e7a5754e3e3ecb90MD52open access2022_Licencia_Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdf2022_Licencia_Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdfLicenciaapplication/pdf128641https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/3/2022_Licencia_Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf25f0fb45cd136d1aa6eede263bfa906cMD53open access2022_Guia_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón - Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdf2022_Guia_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón - Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdfGuiaapplication/pdf138321https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/4/2022_Guia_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n%20-%20Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdfcf9c250aaca758e96615d00e97d5051dMD54open access2022_Manual_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón - Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdf2022_Manual_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón - Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdfManualapplication/pdf582054https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/5/2022_Manual_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n%20-%20Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf9af02c8949911361608992f08c5d676cMD55open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/6/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD56open accessTHUMBNAIL2022_Tesis_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón - Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdf.jpg2022_Tesis_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón - Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5217https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/7/2022_Tesis_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n%20-%20Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf.jpgfc2486489563d1c5c2d35b32f3ea781bMD57open access2022_Licencia_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón.pdf.jpg2022_Licencia_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9231https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/8/2022_Licencia_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n.pdf.jpg26291d0283b22ca888ab3854e8ef6419MD58open access2022_Licencia_Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdf.jpg2022_Licencia_Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9225https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/9/2022_Licencia_Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf.jpga7b2790a00cf246e846425d6cc53afd8MD59open access2022_Guia_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón - Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdf.jpg2022_Guia_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón - Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9738https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/10/2022_Guia_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n%20-%20Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf.jpg4d89daea27f7595e628d5c77d9e34666MD510open access2022_Manual_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón - Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdf.jpg2022_Manual_Johan_Steven_Ballesteros_Rincón - Oskar_Daliegt_Guzmán_Trillos.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7099https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18965/11/2022_Manual_Johan_Steven_Ballesteros_Rinc%c3%b3n%20-%20Oskar_Daliegt_Guzm%c3%a1n_Trillos.pdf.jpg3b75f0e065dbad0d2e38932ab975317dMD511open access20.500.12749/18965oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/189652023-03-15 09:32:40.865open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |