Generación de imágenes médicas mediante aprendizaje de máquinas (2025)
Este trabajo de grado se centró en la generación de imágenes médicas sintéticas utilizando modelos de aprendizaje automático, con el objetivo de mitigar la escasez de datos en el área de diagnóstico por imágenes. Se entrenaron y compararon dos enfoques principales: redes generativas adversarias (GANs) y modelos de difusión (DDPM). En particular, se implementaron variantes como DCGAN, InfoGAN y un modelo DDPM basado en reducción de ruido, los cuales fueron evaluados mediante métricas como Fréchet Inception Distance (FID), Inception Score (IS) y Kernel Inception Distance (KID). Las imágenes generadas corresponden a resonancias magnéticas cerebrales de pacientes con distintos tipos de tumores. Los resultados permitieron identificar las fortalezas y limitaciones de cada enfoque, destacando el potencial de estas técnicas para apoyar la formación médica, el desarrollo de algoritmos clínicos y la investigación en contextos con acceso limitado a equipos especializados.