2026-05-29T23:46:39Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/315382026-02-03T10:27:04Zcom_10630_1685col_10630_38056
RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
advisor
Rivas-Blanco, Irene
advisor
Onieva Zafra, Juan Luis
author
Huelin Parras, Fernando
2024-06-07T12:37:28Z
2024-06-07T12:37:28Z
2023
https://hdl.handle.net/10630/31538
Actualmente, la inteligencia artificial está transformando la manera en que se abordan nuevos desafíos, y es que, el estudio y desarrollo de este campo, pone en evidencia las ventajas que trae consigo.
Hace tiempo que se utilizan técnicas basadas en inteligencia artificial para realizar ciertas tareas, sin embargo, ha sido recientemente con el desarrollo de inteligencias artificiales generativas, cuando se comienza a entender el potencial presente en este campo aún en desarrollo.
Además, entre sus principales técnicas, existe una de utilidad especial conocida como visión artificial, que consiste en darle a un ordenador la capacidad de analizar imágenes y mostrar lo que ocurre en ellas. Esto resulta de interés ya que hay imágenes que presentan características imperceptibles al ojo humano, pero que una máquina puede procesar. En este caso se tiene como ejemplo las imágenes médicas, que en muchos casos presentan patrones que al ser identificados, pueden servir para conocer en mejor profundidad qué le ocurre al paciente. Esta habilidad de analizar imágenes junto con la ventaja de tratarse de una máquina, hacen de la inteligencia artificial una solución eficiente para muchos problemas eliminando el error derivado del factor humano. Por otro lado, aporta a la comunidad científica otro punto de vista cuando se trata de nuevos retos e investigaciones.
Por tanto, el principal objetivo del presente Trabajo Fin de Máster es el desarrollo y evaluación de una red neuronal artificial especializada en el análisis de imágenes médicas para determinar el estado de una proteína específica, el PD- L1.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Inteligencia artificial - Trabajos fin de máster
Biomedicina - Trabajos fin de máster
Inmunoterapia - Trabajos fin de máster
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Trabajos fin de máster
Visión artificial (Robótica) - Trabajos fin de máster
Aplicación de técnicas de Inteligencia artificial para la determinación de marcadores relevantes en inmunoterapia antitumoral.
master thesis
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