RT Generic
T1 Segmentación y análisis de angiografías coronarias invasivas a través de la aplicación de modelos de aprendizaje profundo.
T2 Segmentation and Analysis of Invasive Coronary Angiographies though the Application of Deep Learning Models.
A1 Nieto Piernagorda, Isabel
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado
AB La estenosis, o estrechamiento patológico de los vasos sanguíneos, constituyeuna de las principales causas de muerte por infarto de miocardio y accidente cerebrovascularen todo el mundo. La detección precoz y precisa de esta patologíavascular resulta determinante para garantizar el éxito del tratamiento y minimizarel riesgo de complicaciones graves.En el presente Trabajo de Fin de Grado se utiliza el conjunto de datos ARCADE,disponible en el repositorio Zenodo. De entre sus dos modalidades, “syntax” y“stenosis”, se ha seleccionado esta última, que agrupa una colección de imágenesmédicas extraídas de estudios DICOM en las que se observa estenosis vascular,junto con sus correspondientes anotaciones en formato JSON. Con el objetivo desegmentar y analizar de forma automática dichas imágenes, se ha recurrido al lenguajede programación Python y a modelos de detección de la familia YOLO (YouOnly Look Once) basados en aprendizaje profundo.El trabajo comienza con un estudio preliminar de exploración y preprocesadode los datos, destacando, por un lado, la relevancia del procesamiento de imágenesmédicas y, por otro, la importancia de la detección y diagnóstico precoz de laestenosis.A continuación, las imágenes se someten a un preprocesado y, sobre ellas,se entrenan diversas variantes del modelo YOLO adaptadas a la identificación deregiones con estenosis.Finalmente, se lleva a cabo una evaluación comparativa de las distintas variantesde YOLO. De este modo, se identifica la configuración óptima de parámetros,que ofrece el mejor equilibrio entre precisión diagnóstica y rapidez de procesamiento,contribuyendo así al desarrollo de herramientas automáticas de apoyo alprofesional clínico en la detección precoz de estenosis coronaria.
YR 2025
FD 2025-06
LK https://hdl.handle.net/10630/40876
UL https://hdl.handle.net/10630/40876
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 20 ene 2026