Segmentación de tejido pulmonar cicatrizado usando machine learning para estudio de enfermedades intersticiales causadas por COVID-19

Este proyecto se enfocó en la segmentación de tejido pulmonar cicatrizado asociado al covid-19, presente en tomografías pulmonares en forma de opacidades en vidrio esmerilado (GGO). Para ello, se emplearon arquitecturas de redes neuronales convolucionales tipo U-Net, alcanzando valores en el coefici...

Full description

Autores:

Sánchez Ocampo, Cristian Armando

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2024

Institución:

Universidad de los Andes

Repositorio:

Séneca: repositorio Uniandes

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/74461

Acceso en línea:

https://hdl.handle.net/1992/74461

Palabra clave:

Segmentación de imagen
Redes neuronales convoluciones profundas
U-Net
Covid-19
Ingeniería

Rights

openAccess

License

Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International