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

Duarte Torres, Oscar Ivan

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

dc.contributor.advisor	Bustacara Medina, Cesar Julio
dc.contributor.advisor	Otero Mendoza, Liliana Margarita
dc.contributor.author	Duarte Torres, Oscar Ivan
dc.contributor.evaluator	Florez Valencia, Leonardo
dc.contributor.evaluator	Hidalgo Martinez, Patricia
dc.date.accessioned	2023-03-13T19:59:19Z
dc.date.available	2023-03-13T19:59:19Z
dc.date.created	2023-01-12
dc.description.abstract	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.	spa
dc.description.abstractenglish	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.	spa
dc.description.degreelevel	Maestría
dc.description.degreename	Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.description.degreename	Magíster en Bioingeniería
dc.format	PDF
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.63711
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/63711
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería
dc.publisher.program	Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.publisher.program	Maestría en Bioingeniería
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Procesamiento de imágenes médicas
dc.subject	Segmentación de imágenes
dc.subject	Redes convolucionales
dc.subject	Aprendizaje profundo
dc.subject.armarc	Maestría en ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.armarc	Maestría en bioingeniería - Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.armarc	Aprendizaje de máquinas	spa
dc.subject.armarc	Procesamiento de imágenes	spa
dc.subject.armarc	Resonancia magnética	spa
dc.subject.armarc	Visión por computador	spa
dc.subject.keyword	Medical imaging processing
dc.subject.keyword	Image segmentation
dc.subject.keyword	Convolutional networks
dc.subject.keyword	Deep learning
dc.title	Construcción de un prototipo para la segmentación de grasa parafaríngea en imágenes de resonancia magnética	spa
dc.title.english	Construction of a prototype for parapharyngeal fat segmentation in magnetic resonance imaging.	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría