RT Generic
T1 Clasificación de imágenes de úlceras por presión mediante el uso de técnicas de aprendizaje profundo.
T2 Classification of pressure ulcer images through the use of deep learning techniques.
A1 Casado Gallardo, Pablo
K1 Sistemas de imágenes en Medicina
K1 Imágenes, Tratamiento de las
K1 Biomedicina
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado
AB Este Trabajo Fin de Grado ha consistido en un estudio del usode redes convolucionales para la clasícación de imágenes de úlceras cutáneasproducidas por presión.Las úlceras cutáneas producidas por presión pueden parecer heridas sencillaspero en realidad son heridas de una elevada complejidad, las cuálessuponen uno de los principales costes para los sistemas sanitarios.Para aplicar un tratamiento efícaz sobre este tipo de heridas, es necesarioun diagnóstico fíable y preciso. Dicho diagnóstico, se realiza mediante lainspección visual por parte del personal sanitario, el cual está sujeto a unagran subjetividad por parte del operario.El desarrollo de un sistema de clasfícación automático, capaz de realizaruna clasfícación efíciente y fíable de este tipo de heridas, sería un granavance, pues supondría una herramienta de gran utilidad para el personalmédico, la cual reduciría los costes para los sistemas sanitarios y, lo que esmás importante, se produciría una mejora en el tratamiento de los pacientes.A lo largo del trabajo, se ha realizado el habitual flujo de trabajo completopara el desarrollo de un sistema inteligente.Se ha comenzado con el diseño de varios sistemas convolucionales, los cualesse han entrenado y testeado, para asentar una base sólida en la primerafase del proceso. Tras realizar el test de los diferentes sistemas con imágenesdesconocidas para ellos, se ha continuado con la aplicación de una técnicallamada Data Augmentantion, junto con diferentes cambios en las arquitecturasiniciales, teniendo como objetivo mejorar los resultados obtenidos porlos primeros sistemas.
YR 2019
FD 2019-11-25
LK https://hdl.handle.net/10630/18896
UL https://hdl.handle.net/10630/18896
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 20 ene 2026