Construcción de un prototipo para la segmentación de grasa parafaríngea en imágenes de resonancia magnética

Date
2023-01-12Authors
Duarte Torres, Oscar IvanPublisher
Pontificia Universidad Javeriana
Faculty
Facultad de Ingeniería
Program
Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación
Maestría en Bioingeniería
Obtained title
Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación
Magíster en Bioingeniería
Type
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
COAR
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Citación
Metadata
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English Title
Construction of a prototype for parapharyngeal fat segmentation in magnetic resonance imaging.Resumen
El propósito del estudio realizado y presentado en este documento es la construcción de un prototipo para la detección y segmentación del tejido graso en la región parafaríngea y cuyo impacto podrá verse en su potencial uso para encontrar relaciones entre la presencia de grasa parafaríngea y la existencia y severidad de la AOS. El prototipo hace uso de una red convolucional U-net 3D para detectar y segmentar la grasa en imágenes de resonancia magnética en tres dimensiones. El estudio se realizó siguiendo las fases análisis, diseño y evaluación, integrando los ciclos de rigor, relevancia y diseño, pertenecientes a la ciencia del diseño. En la fase de análisis se determinaron las diferentes técnicas que se pueden utilizar para detectar y segmentar grasa en la región parafaríngea. En la fase de diseño se realizó la selección de las imágenes a usar y se desarrolló el prototipo mediante una metodología de construcción de software basada en el modelo en espiral. En la fase de evaluación se realizó la segmentación de la grasa parafaríngea usando el prototipo implementado. Para esta fase la métrica de exactitud que se utilizó es el coeficiente Dice, que está basada en relaciones de voxeles, el cuál fue de 0.8086 para la red U-net 3D con función de activación ReLU y de 0.6367 con la misma red, pero usando la función de activación sigmoide.
Abstract
The purpose of the study performed and presented in this document is the construction of a prototype for the detection and segmentation of fat tissue in the parapharyngeal region and its impact that can be seen in its potential use to find correlations between the presence of parapharyngeal fat and the existence and severity of OSA. The prototype uses a 3D U-net convolutional network to detect and segment fat in three-dimensional magnetic resonance images. The study was done following the analysis, design and evaluation phases, integrating the rigor, relevance and design cycles of design science. In the analysis phase, the different techniques that can be used to detect and segment fat in the parapharyngeal region were determined. In the design phase, the images to be used were selected and the prototype was developed using a software construction methodology based on the spiral model. In the evaluation phase, the segmentation of the parapharyngeal fat was performed using the implemented prototype. For this last phase the accuracy metric used was the Dice coefficient, which is based on voxel ratios, with a value of 0.8086 for the U-net 3D network with ReLU activation function and 0.6367 with the same network using the sigmoid activation function.
Keywords
Procesamiento de imágenes médicasSegmentación de imágenes
Redes convolucionales
Aprendizaje profundo
Themes
Maestría en ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicasMaestría en bioingeniería - Tesis y disertaciones académicas
Aprendizaje de máquinas
Procesamiento de imágenes
Resonancia magnética
Visión por computador
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