Uso de técnicas de visión por computador y aprendizaje profundo en dosimetría biológica para la detección de cromosomas dicéntricos en placas metafásicas.
| dc.centro | E.T.S.I. Informática | es_ES |
| dc.contributor.advisor | Molina-Cabello, Miguel Ángel | |
| dc.contributor.advisor | Ruiz-Gómez, Miguel José | |
| dc.contributor.author | Atencia Jiménez, Ignacio | |
| dc.date.accessioned | 2024-06-26T09:10:32Z | |
| dc.date.available | 2024-06-26T09:10:32Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.departamento | Lenguajes y Ciencias de la Computación | |
| dc.description.abstract | El recuento de cromosomas dicéntricos es una técnica ampliamente utilizada en dosimetría biológica para cuantificar el daño genético producido por la exposición a radiación y estimar la dosis que el sujeto ha recibido. Actualmente, la técnica se realiza de forma manual. No obstante, recientemente el interés se ha centrado en lograr la automatización de dicho proceso a través de herramientas de Inteligencia Artificial para lograr una reducción del tiempo de análisis y una mejora en la calidad de los resultados. Este proyecto pretende contribuir al estado del arte de esta tarea de la que, a día de hoy, aún existe poca investigación. En este trabajo se ha entrenado una red neuronal convolucional a partir de un conjunto de imágenes (etiquetadas a mano) sobre las que se aplicaron diferentes técnicas de preprocesado. Dicho modelo ha sido entrenado para cada uno de los experimentos, lo que supone un estudio pormenorizado del problema que nunca antes se había llevado a cabo. Las predicciones obtenidas para cada uno de los experimentos han mostrado un buen desempeño en la detección de los cromosomas. Asimismo, los cromosomas no dicéntricos son reconocidos en su mayoría. No obstante, el modelo presenta dificultades caracterizando a los cromosomas dicéntricos. | es_ES |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10630/31737 | |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.accessRights | open access | es_ES |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) | es_ES |
| dc.subject | Visión por ordenador | es_ES |
| dc.subject | Informática - Trabajos Fin de Grado | es_ES |
| dc.subject | Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado | es_ES |
| dc.subject.other | Aprendizaje profundo | es_ES |
| dc.subject.other | Visión por computador | es_ES |
| dc.subject.other | Dosimetría biológica | es_ES |
| dc.subject.other | Cromosomas dicéntricos | es_ES |
| dc.subject.other | Radiación | es_ES |
| dc.title | Uso de técnicas de visión por computador y aprendizaje profundo en dosimetría biológica para la detección de cromosomas dicéntricos en placas metafásicas. | es_ES |
| dc.title.alternative | Use of computer vision and deep learning techniques in biological dosimetry for dicentric chromosome detection in metaphasic plates | es_ES |
| dc.type | bachelor thesis | es_ES |
| dspace.entity.type | Publication | |
| relation.isAdvisorOfPublication | bd8d08dc-ffee-4da1-9656-28204211eb1a | |
| relation.isAdvisorOfPublication | 52572afd-4d3c-4c34-82a7-3774888d42e1 | |
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