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:
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- 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
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Tumores hepáticos
Imágenes biomédicas
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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 |
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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%. |
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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). 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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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 |