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   <dc:title>Clasificación de imágenes de úlceras por presión mediante el uso de técnicas de aprendizaje profundo.</dc:title>
   <dc:creator>Casado Gallardo, Pablo</dc:creator>
   <dc:contributor>Luque-Baena, Rafael Marcos</dc:contributor>
   <dc:contributor>Veredas-Navarro, Francisco Javier</dc:contributor>
   <dc:subject>Sistemas de imágenes en Medicina</dc:subject>
   <dc:subject>Imágenes, Tratamiento de las</dc:subject>
   <dc:subject>Biomedicina</dc:subject>
   <dc:subject>Informática - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
   <dc:subject>Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
   <dcterms:abstract>Este Trabajo Fin de Grado ha consistido en un estudio del uso&#xd;
de redes convolucionales para la clasícación de imágenes de úlceras cutáneas&#xd;
producidas por presión.&#xd;
Las úlceras cutáneas producidas por presión pueden parecer heridas sencillas&#xd;
pero en realidad son heridas de una elevada complejidad, las cuáles&#xd;
suponen uno de los principales costes para los sistemas sanitarios.&#xd;
Para aplicar un tratamiento efícaz sobre este tipo de heridas, es necesario&#xd;
un diagnóstico fíable y preciso. Dicho diagnóstico, se realiza mediante la&#xd;
inspección visual por parte del personal sanitario, el cual está sujeto a una&#xd;
gran subjetividad por parte del operario.&#xd;
El desarrollo de un sistema de clasfícación automático, capaz de realizar&#xd;
una clasfícación efíciente y fíable de este tipo de heridas, sería un gran&#xd;
avance, pues supondría una herramienta de gran utilidad para el personal&#xd;
médico, la cual reduciría los costes para los sistemas sanitarios y, lo que es&#xd;
más importante, se produciría una mejora en el tratamiento de los pacientes.&#xd;
A lo largo del trabajo, se ha realizado el habitual &#xd;
flujo de trabajo completo&#xd;
para el desarrollo de un sistema inteligente.&#xd;
Se ha comenzado con el diseño de varios sistemas convolucionales, los cuales&#xd;
se han entrenado y testeado, para asentar una base sólida en la primera&#xd;
fase del proceso. Tras realizar el test de los diferentes sistemas con imágenes&#xd;
desconocidas para ellos, se ha continuado con la aplicación de una técnica&#xd;
llamada Data Augmentantion, junto con diferentes cambios en las arquitecturas&#xd;
iniciales, teniendo como objetivo mejorar los resultados obtenidos por&#xd;
los primeros sistemas.</dcterms:abstract>
   <dcterms:dateAccepted>2019-11-25T10:46:36Z</dcterms:dateAccepted>
   <dcterms:available>2019-11-25T10:46:36Z</dcterms:available>
   <dcterms:created>2019-11-25T10:46:36Z</dcterms:created>
   <dcterms:issued>2019-11-25</dcterms:issued>
   <dc:type>bachelor thesis</dc:type>
   <dc:identifier>https://hdl.handle.net/10630/18896</dc:identifier>
   <dc:language>spa</dc:language>
   <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
   <dc:rights>open access</dc:rights>
   <dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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