RT Generic
T1 Reconocimiento de enfermedad coronaria en coronariografías mediante Redes Neuronales Convolucionales.
T2 Coronary heart disease recognition in coronary angiography through Convolutional Neural Networks
A1 Pérez Gallego, Galo
K1 Sistema cardiovascular - Enfermedades
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado
K1 Redes neuronales (Informática)
AB Las enfermedades cardíacas suponen un serio problema, siendo la principalcausa de muerte a nivel mundial. Entre las principales, la más común es la enfermedad de las arterias coronarias (EAC), que ocurre cuando las arterias que suministran la sangre al miocardio se endurecen y se estrechan debido a la acumulaciónde colesterol y placa.La EAC se puede detectar mediante la inspección visual de un experto. Y esaquí donde toma importancia la coronariografía, una exploración mediante rayosX durante la cual se observan las arterias coronarias y que permite a un expertodiagnosticar el grado de EAC.Por ello, sería deseable clasificar la imagen obtenida a partir de una coronariografía en un determinado grado de EAC con objeto de realizar un diagnósticopreciso y, consecuentemente, tomar las medidas necesarias para tratar la enfermedad.Por su parte, el aprendizaje profundo es un subconjunto del Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales para simular el funcionamiento delcerebro humano. Dentro de estas existen las redes neuronales convolucionales,que mediante una operación llamada convolución permiten detectar patrones cada vez más complejos, resultando útiles en tareas de visión artificial y clasificaciónde imágenes.Dado que las imágenes de coronariografías son grandes y no se sabe a priori ...
YR 2023
FD 2023
LK https://hdl.handle.net/10630/27595
UL https://hdl.handle.net/10630/27595
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 3 mar 2026