El objetivo de este trabajo de fin de grado es desarrollar un algoritmo automatizado para la detección y cuantificación de derrames pleurales en imágenes de tomografía computarizada (TC) de tórax. Para ello, se emplearán lenguajes de programación como Python y Matlab, aprovechando sus librerías especializadas en procesamiento de imágenes y análisis de datos. Además, se utilizarán aplicaciones como ImageJ y Slicer3D para la visualización y etiquetado de los derrames pleurales.
La metodología propuesta comienza con la creación de un algoritmo capaz de identificar parámetros relevantes que permitan diferenciar las regiones de derrame pleural de otras áreas que, aunque tengan una apariencia similar, no correspondan a derrames. Este proceso incluirá la generación de histogramas con información relevante de cada imagen para facilitar la identificación de patrones específicos.
Posteriormente, se utilizarán redes neuronales adecuadamente entrenadas y validadas para llevar a cabo la detección automática de los derrames pleurales en los pacientes analizados.
Una vez segmentados los derrames en cada corte de imagen, serán procesados con técnicas matemáticas para obtener el volumen de los resultados obtenidos tras la segmentación automática.
Finalmente, se incluirán los resultados obtenidos, conclusiones y recomendaciones para futuras líneas de investigación.
Buscar en Dimension
