{"id":55430,"date":"2006-10-11T00:00:00","date_gmt":"2006-10-11T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/aportaciones-al-diagnostico-de-cancer-asistido-por-ordenador\/"},"modified":"2006-10-11T00:00:00","modified_gmt":"2006-10-11T00:00:00","slug":"aportaciones-al-diagnostico-de-cancer-asistido-por-ordenador","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/aportaciones-al-diagnostico-de-cancer-asistido-por-ordenador\/","title":{"rendered":"Aportaciones al diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer asistido por ordenador."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Rafael Llobet Azpitarte <\/strong><\/h2>\n<p>Para diagnosticar un c\u00e1ncer se realiza, entre otras pruebas, alg\u00fan test de imagen, como puede ser una radiograf\u00eda, ecograf\u00eda o resonancia magn\u00e9tica. Mediante estos tests pueden detectarse zonas con alta sospecha tumoral, cuyo diagn\u00f3stico debe confirmase finalmente mediante la realizaci\u00f3n de una biopsia. Este tipo de im\u00e1genes, sin embargo, no son f\u00e1ciles de interpretar, lo que provoca que el profesional encargado de analizarlas, a pesar de su experiencia, no sea capaz de detectar en ellas un porcentaje importante de tumores (falsos negativos). una posibilidad para mejorar el diagn\u00f3stico y disminuir el n\u00famero de falsos negativos consiste en utilizar sistemas de diagn\u00f3stico asistido por ordenador o computer-aided diagnosis (cad). Un sistema de cad analiza la imagen m\u00e9dica y trata de detectar zonas sospechosas de contener alguna anomal\u00eda. Estas zonas son marcadas sobre la propia imagen con un doble objetivo: llamar la atenci\u00f3n del profesional encargado de analizarla hacia la zona sospechosa y aportar una segunda opini\u00f3n respecto al diagn\u00f3stico. en esta tesis se presentan y evaluan diversas t\u00e9cnicas de visi\u00f3n por computador y reconocimiento de formas orientadas a la detecci\u00f3n de tumores en im\u00e1genes m\u00e9dicas, con el objetivo de dise\u00f1ar sistemas de cad que permitan un mejor diagn\u00f3stico. El trabajo se ha centrado en el diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer de pr\u00f3stata a partir de im\u00e1genes de ecograf\u00eda, y en el diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer de mama a partir de im\u00e1genes de radiograf\u00eda. Se han evaluado diversos m\u00e9todos de extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas basados en la intensidad, frecuencia, texturas o en gradientes. En la etapa de clasificaci\u00f3n se ha utilizado un clasificador no param\u00e9trico basado en distancias (k-vecinos m\u00e1s cercanos) y otro param\u00e9trico basado en modelos de markov. A lo largo del trabajo se evidencian las distintas problem\u00e1ticas que surgen en este tipode tareas y se proponen soluciones a cada una de ellas.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Aportaciones al diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer asistido por ordenador.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Aportaciones al diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer asistido por ordenador. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Rafael Llobet Azpitarte <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Valencia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 10\/11\/2006<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Juan  Carlos Perez Cortes<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: enrique Vidal ruiz <\/li>\n<li>filiberto Pla ba\u00f1on (vocal)<\/li>\n<li>nicolas Perez de la blanca capilla (vocal)<\/li>\n<li>petia Ivanova radeva (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Rafael Llobet Azpitarte Para diagnosticar un c\u00e1ncer se realiza, entre otras pruebas, alg\u00fan test de imagen, como 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