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https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5529| Title: | Clasificación de tumores cerebral Meningioma, Glioma, Pituitary a partir de imágenes de resonancia magnética mediante Wavelet e inteligencia artificial en Raspberry PI4. |
| Authors: | Mogotocoro Gelvez, Oscar Julián. |
| Keywords: | Redes neurales. Wavelet. Tumor cerebral. Inteligencia artificial. Resonancia magnética. Raspberry PI4. |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | Universidad de Pamplona- Facultad de Ingenierías y Arquitectura. |
| Citation: | Mogotocoro Gélvez, O. J. (2021). Clasificación de tumores cerebral Meningioma, Glioma, Pituitary a partir de imágenes de resonancia magnética mediante Wavelet e inteligencia artificial en Raspberry PI4 [Trabajo de Grado Pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5529 |
| Abstract: | El autor no proporciona la información sobre este ítem. |
| Description: | La clasificación de los tumores cerebrales se realiza mediante biopsia, que no suele realizarse antes de la cirugía cerebral definitiva. La mejora de la tecnología y el aprendizaje automático puede ayudar a los radiólogos en el diagnóstico de tumores sin medidas invasivas [1]. Este proyecto está enfocado en clasificar 3 tipos de tumor cerebral a partir de imágenes de resonancia magnética, mediante técnicas matemáticas como lo son el análisis de señales con transformada de wavelet, y aplicación de técnicas de inteligencia artificial con el fin de diferenciar 3 tipos de tumor cerebral, tumor meningioma, tumor glioma, tumor pituitary, el sistema se desarrollará mediante 4 fases principales las cuales son: adquisición de imágenes de resonancia magnética potenciadas con contraste ponderadas en T1, procesamiento de imágenes, reconocimiento de los tipos de tumor, e implementación del método basado en inteligencia artificial. En la fase de adquisición de datos se recolectarán imágenes de los 3 tipos de tumor cerebral esta base de datos se obtendrá a partir de consultas bibliográficas y de páginas web la cual pretende contribuir en la fase de procesamiento de imágenes. En la fase de procesamiento de imágenes se reconocerán patrones característicos de cada tipo de tumor y se acudirá a técnicas de inteligencia artificial para lograr clasificar los 3 tipos de tumor. En la fase de reconocimiento de los tipos de tumor se validarán los métodos de inteligencia artificial que logran diferenciar los 3 tipos de tumor, en la fase de implementación del sistema se creará una interfaz gráfica amigable con el radiólogo escrita en Python y asequible desde la Raspberry pi4. |
| URI: | http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5529 |
| Appears in Collections: | Ingeniería Electrónica |
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