Identificación de radiografías patológicas y no patológicas mediante procesamiento digital de imágenes y técnicas de aprendizaje de máquina

En el mundo, gran cantidad de personas padecen enfermedades respiratorias, las cuales pueden ser o no diagnosticadas. A causa del mal o tardío diagnóstico, se presentan gran cantidad de muertes al año, por lo cual es importante encontrar una manera viable que permita detectar las patologías prematuramente para así mismo poder dar tratamiento oportuno y no en etapas avanzadas de las enfermedades. Dado esto, este trabajo propone una metodología en lenguaje Python la cual permite identificar radiografías de tórax patológicas y no patológicas. Lo anterior se hace a partir de 3 etapas, la primera de pre-procesamiento de imágenes, en la que se realiza una limpieza de las imágenes diagnósticas y eliminación de ruido. La segunda una etapa de extracción de características discriminativas y una tercera etapa donde a partir de técnicas de aprendizaje de máquina para realizar la clasificación propuesta desde diferentes algoritmos.

• Autores: Muñoz Díaz, Andrés Felipe
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana Cali
• Repositorio: Vitela
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/2811
• Acceso en línea: https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2811
• Palabra clave: Machine learning; Image processing; Featuring extraction; Pathology; Xray - Diagnostic image; Aprendizaje de máquina; Procesamiento de imágenes; Extracción de características; Patología; Radiografía - Imágen diagnóstica
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/