Herramienta computacional para visualización del grado de compromiso del parénquima pulmonar en una interfaz de RV para diagnóstico en la Fundación Cardiovascular de Colombia (FCV)

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dc.contributor.advisorBautista Rozo, Lola Xiomara
dc.contributor.advisorBautista Rojas, Luis Eduardo
dc.contributor.authorLizarazo Sandoval, María Daniela
dc.contributor.evaluatorGamboa Sarmiento, Sonia Cristina
dc.contributor.evaluatorRamos Chaux, Jonnathan Alfredo
dc.date.accessioned2023-01-27T20:41:07Z
dc.date.available2023-01-27T20:41:07Z
dc.date.created2023-01-27
dc.date.issued2023-01-27
dc.description.abstractEl uso de imágenes médicas es un factor clave para el diagnóstico, particularmente para enfermedades que no son externamente visibles como las enfermedades del parénquima pulmonar. Imágenes como las tomografías computarizadas permiten al personal médico observar con gran detalle el estado del parénquima. No obstante, lograr este nivel de detalle es un reto tecnológico dado que la calidad de las imágenes puede verse fácilmente alterada por factores como el movimiento del paciente o el dispositivo utilizado. A su vez, los patrones visuales que existen en éstas imágenes pueden ser difíciles de detectar y es necesario segmentar el área, de manera que se puedan visualizar con el mayor detalle posible. Este trabajo de grado tiene como fin usar una técnica de inteligencia artificial para segmentar el parénquima pulmonar que permita la posterior visualización en un entorno de realidad virtual para facilitar el diagnóstico. La arquitectura de aprendizaje profundo utilizada fue U-Net, y se utilizó la herramienta de 3D Slicer para el procesamiento de resultados. El parénquima pulmonar fue segmentado, analizado y visualizado en un entorno de realidad virtual que permite la observación de patrones radiográficos para el diagnóstico.
dc.description.abstractenglishMedical images usage is a key factor for diagnosis, particularly for diseases that are not externally visible such as lung parenchyma disease. Medical images as computed tomography scans allow phy- sicians to observe with great detail the state of the lung parenchyma. However, achieving this level of detail can be a challenge because the quality of these images can be easily altered by factors such as the patient’s movement or the image device. Similarly, the visual patterns in these images can be difficult to detect, which is why a segmentation of the area is needed in order to visualize the details. This research project’s goal is to apply an artificial intelligence technique for lung parenchyma segmentation that allows 3D visualization in a virtual reality environment for diagnosis. U-Net was used as the architecture of deep learning, and 3D Slicer was used for processing the results. The lung parenchyma was segmented, analyzed and visualized in a virtual reality environment where radiographic patterns are visible for diagnosis.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12235
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectSegmentación
dc.subjectRed neuronal
dc.subjectRealidad virtual
dc.subjectPulmones
dc.subjectTomografías computarizadas
dc.subjectProcesamiento de imágenes
dc.subject.keywordSegmentation
dc.subject.keywordNeural network
dc.subject.keywordVirtual reality
dc.subject.keywordLungs
dc.subject.keywordComputed Tomography (CT)
dc.subject.keywordImage Processing
dc.titleHerramienta computacional para visualización del grado de compromiso del parénquima pulmonar en una interfaz de RV para diagnóstico en la Fundación Cardiovascular de Colombia (FCV)
dc.title.englishComputing Tool for Lung Parenchyma Damage Visualization on A Vr/Ar Interface for Diagnosis in Fundación Cardiovascular De Colombia (FCV)
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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