2026-05-28T05:40:45Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/377922026-02-03T10:22:32Zcom_10630_1685col_10630_38055
Implementación de diferentes algoritmos para la segmentación de tumores cerebrales
Simonet Sampor, Juan
Nava-Baro, Enrique
Cerebro - Tumores - Tratamiento
Diagnóstico por imagen
Informática - Trabajos Fin de Grado
Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado
Este Trabajo de Fin de Grado se enfoca en la segmentación de diferentes partes de varios tipos de gliomas difusos (glioblastomas de grado IV, astrocitomas de grados III y II, y oligodendrogliomas de grado II) en imágenes de Resonancia Magnética Tl con contraste. El proyecto aborda segmentaciones diferenciadas según las regiones del tumor: parte activa, necrosada, difusa, y la lesión tumoral en su conjunto. Para llevar a cabo estas segmentaciones, se han desarrollado varios algoritmos destinados a optimizar (umbral y semilla) el principal proceso de segmentación, basado en el crecimiento de regiones.
En primer lugar, se presentará una breve introducción al problema, donde se abordarán los distintos tumores que se estudiarán. Posteriormente, el enfoque se centrará en los aspectos matemáticos y el desarrollo del algoritmo.
El objetivo principal de este proyecto es evaluar el desempeño del algoritmo de crecimiento de regiones implementado mediante las métricas derivadas del análisis ROC. Para obtener estos resultados, se han comparado las segmentaciones generadas por el algoritmo con las segmentaciones de referencia incluidas en el conjunto de datos utilizado.
2025-02-11T12:26:05Z
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2024-09
bachelor thesis
https://hdl.handle.net/10630/37792
spa
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
open access
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional