SEGMENTACIÓN AUTOMÁTICA DE PLEXO BRAQUIAL PARA FACILITAR EL BLOQUEO ECO DIRIGIDO UTILIZANDO REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES

Ramírez Triana, Nicolás Mauricio

SEGMENTACIÓN AUTOMÁTICA DE PLEXO BRAQUIAL PARA FACILITAR EL BLOQUEO ECO DIRIGIDO UTILIZANDO REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES

dc.contributor.advisor	Bautista Rozo, Lola Xiomara
dc.contributor.author	Ramírez Triana, Nicolás Mauricio
dc.contributor.evaluator	Bacca Quintero, Jorge Luis
dc.contributor.evaluator	Galvis Carreño, Laura Viviana
dc.date.accessioned	2022-09-17T15:19:19Z
dc.date.available	2022-09-17T15:19:19Z
dc.date.created	2022-09-08
dc.date.issued	2022-09-08
dc.description.abstract	El plexo braquial es una estructura nerviosa situada en el hombro, la cual transporta señales sensoriales y de movimiento desde la médula espinal hasta los brazos y las manos. El bloqueo del plexo braquial es el método anestésico más utilizado en las intervenciones quirúrgicas de los miembros superiores, el cual consiste en realizar una punción con una aguja especializada en el hombro del paciente hacia la sección del plexo que transportará la anestesia hacia el área deseada. Mediante el uso de imágenes de ultrasonido, los profesionales capacitados pueden realizar el procedimiento de bloqueo eco dirigido del plexo braquial, que consiste en observar la dirección y posición de la aguja con un ecógrafo a medida que esta se introduce. Sin embargo, la identificación y localización del plexo braquial mediante el ecógrafo presenta una dificultad considerable debido al ruido presente en las imágenes de ultrasonido, lo que puede implicar complicaciones en la salud del paciente en caso de realizarse de manera incorrecta. Las redes neuronales convolucionales podrían facilitar este procedimiento proporcionando una identificación y segmentación automática de la región de interés. Utilizando el conjunto de datos proporcionado por la competencia pública Ültrasound Nerve Segmentation", se implementó una arquitectura de redes neuronales convolucionales denominada U-net. La red neuronal implementada localiza y segmenta automáticamente el plexo braquial en el conjunto de datos mencionado. El modelo alcanza una puntuación de coeficiente de dados DSC=0,86 lo que permite concluir que el método propuesto localiza y segmenta satisfactoriamente el plexo braquial. Dichos resultados están en línea con otros trabajos de aprendizaje profundo, lo que sugiere que las redes neuronales convolucionales (CNN) podrían facilitar el procedimiento de bloqueo eco dirigido del plexo braquial.
dc.description.abstractenglish	The brachial plexus is a nerve structure located in the shoulder, which carries sensory and movement signals from the spinal cord to the arms and hands. The brachial plexus block is the most commonly used anesthetic method in upper limb surgery, which consists of puncturing the patient’s shoulder with a specialized needle to the section of the plexus that will transport the anesthesia to the desired area. Using ultrasound imaging, trained professionals can perform the brachial plexus echo-targeted block procedure, which involves observing the direction and position of the needle with an ultrasound machine as it is introduced. However, the identification and localization of the brachial plexus by ultrasound presents considerable difficulty due to the noise present in the ultrasound images, which may involve complications to the patient’s health if performed incorrectly. Convolutional neural networks could facilitate this procedure by providing automatic identification and segmentation of the region of interest. Using the dataset provided by the public competition Ültrasound Nerve Segmentation", a convolutional neural network architecture called U-net was implemented. The implemented neural network automatically localizes and segments the brachial plexus in the aforementioned data set. The model achieves a Dice coefficient score DSC=0.86 which allows us to conclude that the proposed method successfully localizes and segments the brachial plexus. Such results are in line with other deep learning works, suggesting that convolutional neural networks (CNNs) could facilitate the brachial plexus echo-directed blocking procedure.
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero de Sistemas
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11508
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería de Sistemas
dc.publisher.school	Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.subject	Imágenes médicas
dc.subject	Plexo braquial
dc.subject	Aprendizaje profundo
dc.subject	Redes neuronales convolucionales
dc.subject	Segmentación
dc.subject.keyword	Medical images
dc.subject.keyword	Brachial plexus
dc.subject.keyword	Deep learning
dc.subject.keyword	Convolutional neural networks
dc.subject.keyword	Segmentation
dc.title	SEGMENTACIÓN AUTOMÁTICA DE PLEXO BRAQUIAL PARA FACILITAR EL BLOQUEO ECO DIRIGIDO UTILIZANDO REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES
dc.title.english	AUTOMATIC BRACHIAL PLEXUS SEGMENTATION TO FACILITATE TARGETED ECHO BLOCK USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.type