13 de noviembre de 2020

• Autor: Civit Masot, Javier
• Titulo: A Contribution to Deep Learning based Medical Image Diagnosis Aids.
• Directores: Saturnino Vicente Díaz y Manuel Jesús Domínguez Morales
• Sinopsis: En este trabajo se realiza un estudio intensivo acerca del uso de técnicas de Deep Learning como apoyo a los profesionales sanitarios para el reconocimiento de patologías mediante imágenes médicas.

  La mayor parte de la investigación está focalizada en la detección de glaucoma en base a imágenes del fondo del ojo; sin embargo, con el fin de demostrar la viabilidad de los sistemas de procesamiento implementados en este trabajo, se hace uso de otro tipo de imágenes (en este caso, imágenes de rayos X) para detectar otra patología completamente diferente, como es la detección de pacientes con COVID-19. Así pues, en este trabajo se estudian las técnicas clásicas de detección de dichas patologías, se realiza un estudio en profundidad de las técnicas basadas de Deep Learning, se implementan diversos modelos de tratamiento con etapas concretas de pre-procesamiento adaptadas al problema en cuestión y, finalmente, se aplican sobre amplias bases de datos para demostrar la viabilidad de los sistemas creados.

  Los resultados obtenidos demuestran que las técnicas basadas en Deep Learning puede ser utilizadas como ayuda al diagnóstico de aquellas enfermedades que precisen analizar imágenes médicas. De esta forma, se reduce notablemente la carga de trabajo humana que se necesita para estos análisis.

• Departamento: Arquitectura y Tecnología de Computadores
• idUS: https://idus.us.es/handle/11441/104769