Localización de Región de Interés (ROI) en imágenes DICOM mediante técnicas de Deep Learning

Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons. Atribución - No comercial - Compartir igual 4.0Morales, Daniel MartinCappelletti, MarceloOlivera, LucasBotta, Christian Nahuel2024-04-092024-04-092023https://biblioarchivo.unaj.edu.ar/mostrar/pdf/scvsdf/erwe/baa937296fcccfcf705b725e6ccde6ba4a6e2753https://rid.unaj.edu.ar/handle/123456789/2054Actualmente, la medicina ha experimentado un notable avance gracias a la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial, en particular, el aprendizaje profundo. Una de las áreas más destacadas es la visión artificial aplicada a la localización de regiones de interés en estudios médicos. Esta tecnología permite a los profesionales de la salud detectar anormalidades o patologías en imágenes médicas de manera precisa y eficiente. En este proyecto, se explorarán técnicas avanzadas de Deep Learning para la localización de Regiones de Interés (ROIs) en imágenes de formato DICOM. Se abordarán tres aspectos fundamentales: detección, clasificación y segmentación, utilizando para ello dos arquitecturas populares dentro del ámbito de las Redes Neuronales Artificiales: YOLO y U-Net. -Currently, medicine has experienced a remarkable advancement thanks to the application of artificial intelligence technologies, particularly deep learning. One of the most prominent areas is artificial vision applied to the localization of regions of interest in medical studies. This technology enables healthcare professionals to detect abnormalities or pathologies in medical images with precision and efficiency. In this project, advanced deep learning techniques will be explored for the localization of Regions of Interest (ROIs) in DICOM format images. Three fundamental aspects will be addressed: detection, classification, and segmentation, using two popular architectures within the field of Artificial Neural Networks: YOLO and U-Net.115 p.application/pdfspahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Regiones de InterésRegions of InterestDICOMYOLOU-NetINTELIGENCIA ARTIFICIALARTIFICIAL INTELLIGENCEAPRENDIZAJE PROFUNDODEEP LEARNINGRED NEURONAL ARTIFICIALVISION ARTIFICIALARTIFICIAL VISIONSEGMENTACIÓNDETECCIÓNLocalización de Región de Interés (ROI) en imágenes DICOM mediante técnicas de Deep LearningPráctica Profesional SupervisadaAcceso abierto