2026-06-03T01:33:35Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/408152026-02-03T10:24:25Zcom_10630_1685col_10630_38055
Desarrollo de un sistema de asistencia al diagnóstico de tumores cerebrales basado en inteligencia artificial.
Barranco Céspedes, Pablo
Toutouh-el-Alamin, Jamal
Informática - Trabajos Fin de Grado
Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado
El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) se centra en el desarrollo de un sistema
de asistencia al diagnóstico de tumores cerebrales mediante el uso de inteligencia
artificial (IA). En concreto, se explorará la aplicación de redes neuronales
profundas para la segmentación de imágenes de resonancia magnética (MRI) con
el objetivo de identificar y delimitar áreas tumorales. Este trabajo forma parte de
un proyecto en grupo que busca optimizar la detección de anomalías en imágenes
médicas.
El enfoque principal del TFG es el análisis y evaluación de modelos basados
en redes neuronales convolucionales, como la arquitectura U-Net, para la segmentación
precisa de tumores cerebrales. Para ello, se utilizarán bases de datos de
acceso abierto, como Brain MRI Segmentation y Brain MRI Images, disponibles
en Kaggle. Se implementarán diversas metodologías de procesamiento de imágenes
y aprendizaje profundo, evaluando su precisión y eficiencia en la detección de
tumores.
Además, como parte del desarrollo, se creará una interfaz web que permitirá a
los usuarios interactuar con los modelos de segmentación, visualizar los resultados
y facilitar la interpretación de los datos obtenidos. El proyecto empleará tecnologías
como Python, PyTorch, OpenCV y Flask, junto con JavaScript y HTML/CSS
para la implementación web.
El objetivo final es proporcionar una herramienta eficiente que pueda servir
como apoyo en el diagnóstico médico, mejorando la precisión y reduciendo el
tiempo necesario para la identificación de tumores cerebrales en imágenes de resonancia
magnética.
2025-11-19T09:45:34Z
2025-11-19T09:45:34Z
2025-06
bachelor thesis
https://hdl.handle.net/10630/40815
spa
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
open access
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