<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-05-30T07:51:05Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:riuma.uma.es:10630/31737" metadataPrefix="marc">https://riuma.uma.es/rest/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:riuma.uma.es:10630/31737</identifier><datestamp>2026-02-03T10:26:51Z</datestamp><setSpec>com_10630_1685</setSpec><setSpec>col_10630_38055</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
   <leader>00925njm 22002777a 4500</leader>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="042">
      <subfield code="a">dc</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="720">
      <subfield code="a">Atencia Jiménez, Ignacio</subfield>
      <subfield code="e">author</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="260">
      <subfield code="c">2024</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="520">
      <subfield code="a">El recuento de cromosomas dicéntricos es una técnica ampliamente utilizada en dosimetría biológica para cuantificar el daño genético producido por la exposición a radiación y estimar la dosis que el sujeto ha recibido. Actualmente, la técnica se realiza de forma manual. No obstante, recientemente el interés se ha centrado en lograr la automatización de dicho proceso a través de herramientas de Inteligencia Artificial para lograr una reducción del tiempo de análisis y una mejora en la calidad de los resultados. Este proyecto pretende contribuir al estado del arte de esta tarea de la que, a día de hoy, aún existe poca investigación.&#xd;
En este trabajo se ha entrenado una red neuronal convolucional a partir de un conjunto de imágenes (etiquetadas a mano) sobre las que se aplicaron diferentes técnicas de preprocesado. Dicho modelo ha sido entrenado para cada uno de los experimentos, lo que supone un estudio pormenorizado del problema que nunca antes se había llevado a cabo.&#xd;
Las predicciones obtenidas para cada uno de los experimentos han mostrado un buen desempeño en la detección de los cromosomas. Asimismo, los cromosomas no dicéntricos son reconocidos en su mayoría. No obstante, el modelo presenta dificultades caracterizando a los cromosomas dicéntricos.</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind1="8" ind2=" " tag="024">
      <subfield code="a">https://hdl.handle.net/10630/31737</subfield>
   </datafield>
   <datafield tag="653" ind2=" " ind1=" ">
      <subfield code="a">Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)</subfield>
   </datafield>
   <datafield tag="653" ind2=" " ind1=" ">
      <subfield code="a">Visión por ordenador</subfield>
   </datafield>
   <datafield tag="653" ind2=" " ind1=" ">
      <subfield code="a">Informática - Trabajos Fin de Grado</subfield>
   </datafield>
   <datafield tag="653" ind2=" " ind1=" ">
      <subfield code="a">Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2="0" ind1="0" tag="245">
      <subfield code="a">Uso de técnicas de visión por computador y aprendizaje profundo en dosimetría biológica para la detección de cromosomas dicéntricos en placas metafásicas.</subfield>
   </datafield>
</record>
</metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>