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:
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Redes neuronales convoluciones profundas
U-Net
Covid-19
Ingeniería
Rights
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License
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Apple. (s.f.). Blurring an image [imagen]. Obtenido de Apple Developer: https://developer.apple.com/documentation/accelerate/blurring_an_image
Bressem, K. K., Niehues, S. M., Hamm, B., Makowski, M. R., Vahldiek, J. L., & Adams, L. C. (2021). 3D U-Net for segmentation of COVID-19 associated pulmonary infiltrates using transfer learning: State-of-the-art results on affordable hardware. Obtenido de arXiv preprint arXiv:2101.09976
Causey, J., Guan, Y., Dong, W., Walker, K., Qualls, J., Prior, F., & Huang, X. (2019). Lung cancer screening with low-dose CT scans using a deep learning approach. arXiv preprint, 16.
Dey, S. (2018). Hands-on image processing with Python : expert techniques for advanced image analysis and effective interpretation of image data. Packt Publishing, 492.
Ferdinandus, F., Yuniarno, E. M., Ketut Eddy Purnama, I., & Purnomo, M. H. (2022). Covid-19 Lung Segmentation using U-Net CNN based on Computed Tomography Image. 2022 IEEE 9th International Conference on Computational Intelligence and Virtual Environments for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA), 1-6. doi:10.1109/CIVEMSA53371.2022.9853695
Goceri, E. (2023). Medical image data augmentation: techniques, comparisons and interpretations. Artificial Intelligence Review, 12561–1260. Obtenido de https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-023-10453-z
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 770-778.
Huynh, N. (1 de Marzo de 2023). Understanding Evaluation Metrics in Medical Image Segmentation. Obtenido de Medium: https://medium.com/@nghihuynh_37300/understanding-evaluation-metrics-in-medical-image-segmentation-d289a373a3f
Jun, M., Cheng, G., Yixin, W., Xingle, A., Jiantao, G., Ziqi, Y., . . . Jian, H. (20 de Abril de 2020). Zenodo. Obtenido de COVID-19 CT Lung and Infection Segmentation Dataset: https://zenodo.org/records/3757476
Mader, K. (2017). Kaggle. Recuperado el 15 de Febrero de 2024, de Finding and Measuring Lungs in CT Data: https://www.kaggle.com/datasets/kmader/finding-lungs-in-ct-data
Marques, J., Ferreira, J., Veras, R., Araujo, F., Carvalho-Filho, A., & Silva, R. (2022). Segmentation of COVID-19 lesions on computed tomography images: An approach using U-Net and pre-processing techniques. Research Square. Obtenido de https://www.researchsquare.com/article/rs-2227469/v1
Morozov, S., Andreychenko, A., Blokhin, I., Vladzymyrskyy, A., Gelezhe, P., Gombolevskiy, V., . . . Chernina, V. (2020). MosMedData: Chest CT Scans with COVID-19. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care. Recuperado el 3 de Marzo de 2024, de MosMedData Chest CT Scans with COVID-19: https://mosmed.ai/datasets/covid19_1110
Omelianenko, I. (2019). Hands-on neuroevolution with Python : build high-performing artificial neural network architectures using neuroevolution-based algorithms. Packt.
ONU. (2022). Las muertes por COVID-19 sumarían 15 millones entre 2020 y 2021. Noticia ONU. Obtenido de https://news.un.org/es/story/2022/05/1508172
OPS. (2021). Actualización Epidemiológica Enfermedad por coronavirus (COVID-19). Obtenido de https://iris.paho.org/bitstream/handle/10665.2/54717/EpiUpdate21August2021_spa.pdf?sequence=2
Orkisz, M., Morales Pinzón, A., Richard, J.-C., Guérin, C., Solórzano Vargas, L., Sicaru, D., . . . Hernández Hoyos, M. (2019). Voxel-wise assessment of lung aeration changes on CT images using image registration: application to acute respiratory distress syndrome (ARDS). International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 1945–1953. Obtenido de https://doi.org/10.1007/s11548-019-02064-3
Peñarrubia, L., Piñón, N., Roux, E., Dávila Serrano, E. E., Richard, J.-C., Orkisz, M., & Sarrut, D. (2022). Improving motion‐mask segmentation in thoracic CT with multiplanar U‐nets. Medical Physics, 49, 420-431. Obtenido de https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=3m9zfroAAAAJ&sortby=pubdate&citation_for_view=3m9zfroAAAAJ:9pM33mqn1YgC
Reyes, J. P., Amaya Porras, C. M., Mejía Bustos, L., Uriza Carrasco, L. F., Ruíz Morales, Á., Ortiz Santos, D., . . . Hernández Hoyos, M. (2024). Estudio comparativo de modelos de Aprendizaje Profundo para segmentar tejido adiposo abdominal en tomografías axiales computarizadas. Revista Colombiana de Radiología.
Ronneberger, O., Fischer, P., & Brox, T. (2015). U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention--MICCAI 2015: 18th International Conference, Munich, Germany, October 5-9, 2015, Proceedings, Part III 18, 234-241. Obtenido de https://arxiv.org/abs/1505.04597
Salinas, M., Florenzano, M., Wolff, V., Rodríguez, J. C., Valenzuela, H., & Fernández, C. (2019). Enfermedades pulmonares intersticiales. Una perspectiva actual. Revista médica de Chile, 10.
Saood, A., & Hatem, I. (2021). COVID-19 lung CT image segmentation using deep learning methods: U-Net versus SegNet. BMC Medical Imaging, 21, 10. doi:https://doi.org/10.1186/s12880-020-00529-5
Undurraga, Á. (2015). FIBROSIS PULMONAR IDIOPÁTICAIDIOPATHIC PULMONARY FIBROSIS. Revista Médica Clínica Las Condes, 292-301. doi:https://doi.org/10.1016/j.rmclc.2015.06.006
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M., Ketut Eddy Purnama, I., & Purnomo, M. H. (2022). Covid-19 Lung Segmentation using U-Net CNN based on Computed Tomography Image. 2022 IEEE 9th International Conference on Computational Intelligence and Virtual Environments for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA), 1-6. doi:10.1109/CIVEMSA53371.2022.9853695Goceri, E. (2023). Medical image data augmentation: techniques, comparisons and interpretations. Artificial Intelligence Review, 12561–1260. Obtenido de https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-023-10453-zHe, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 770-778.Huynh, N. (1 de Marzo de 2023). Understanding Evaluation Metrics in Medical Image Segmentation. Obtenido de Medium: https://medium.com/@nghihuynh_37300/understanding-evaluation-metrics-in-medical-image-segmentation-d289a373a3fJun, M., Cheng, G., Yixin, W., Xingle, A., Jiantao, G., Ziqi, Y., . . . Jian, H. (20 de Abril de 2020). Zenodo. Obtenido de COVID-19 CT Lung and Infection Segmentation Dataset: https://zenodo.org/records/3757476Mader, K. (2017). Kaggle. Recuperado el 15 de Febrero de 2024, de Finding and Measuring Lungs in CT Data: https://www.kaggle.com/datasets/kmader/finding-lungs-in-ct-dataMarques, J., Ferreira, J., Veras, R., Araujo, F., Carvalho-Filho, A., & Silva, R. (2022). Segmentation of COVID-19 lesions on computed tomography images: An approach using U-Net and pre-processing techniques. Research Square. Obtenido de https://www.researchsquare.com/article/rs-2227469/v1Morozov, S., Andreychenko, A., Blokhin, I., Vladzymyrskyy, A., Gelezhe, P., Gombolevskiy, V., . . . Chernina, V. (2020). MosMedData: Chest CT Scans with COVID-19. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care. Recuperado el 3 de Marzo de 2024, de MosMedData Chest CT Scans with COVID-19: https://mosmed.ai/datasets/covid19_1110Omelianenko, I. (2019). Hands-on neuroevolution with Python : build high-performing artificial neural network architectures using neuroevolution-based algorithms. Packt.ONU. (2022). Las muertes por COVID-19 sumarían 15 millones entre 2020 y 2021. Noticia ONU. Obtenido de https://news.un.org/es/story/2022/05/1508172OPS. (2021). Actualización Epidemiológica Enfermedad por coronavirus (COVID-19). Obtenido de https://iris.paho.org/bitstream/handle/10665.2/54717/EpiUpdate21August2021_spa.pdf?sequence=2Orkisz, M., Morales Pinzón, A., Richard, J.-C., Guérin, C., Solórzano Vargas, L., Sicaru, D., . . . Hernández Hoyos, M. (2019). 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Revista Médica Clínica Las Condes, 292-301. doi:https://doi.org/10.1016/j.rmclc.2015.06.006202022112Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=9nnSYmMAAAAJvirtual::18591-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000326453virtual::18591-1a50afd39-959f-4beb-a35f-6f387946f795virtual::18589-130e973c9-1db4-4731-b61b-bc73c4aceecdvirtual::18591-1a50afd39-959f-4beb-a35f-6f387946f795a50afd39-959f-4beb-a35f-6f387946f795virtual::18589-130e973c9-1db4-4731-b61b-bc73c4aceecdvirtual::18591-1ORIGINALSegmentación de Tejido Pulmonar Cicatrizado.pdfSegmentación de Tejido Pulmonar Cicatrizado.pdfapplication/pdf1515910https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/bbf2c12b-da32-48ca-9824-646b6a1c6f7b/download5fcd5740a86950daa49a96d61296a556MD51autorizacion tesis firmada JP MHH.pdfautorizacion tesis firmada JP 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