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Segmentación automática con técnicas de aprendizaje profundo de imágenes de ultrasonido para detectar estructuras nerviosas
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Bedoya Mera, Laura Alejandra; Escandón Guzmán, Rubén Dario; Gil González, Julián
La ecografía es una herramienta esencial en la anestesia regional para identificar estructuras como el nervio del plexo braquial; sin embargo, el bajo contraste, el ruido y la variabilidad dificulta su localización precisa. Este estudio propone un método de segmentación automática basado en aprendizaje profundo, utilizando un conjunto de datos y aplicando el algoritmo CLAHE para mejorar el contraste de las imágenes, además de depurar aquellas sin región de interés. Se entrenaron las arquitecturas U-Net, U-Net++ y FPN con y sin preprocesamiento, evaluando su desempeño mediante Dice e IoU. Los resultados evidencian que U-Net obtuvo el mejor rendimiento en ambos escenarios, alcanzando un Dice de 0.6704 e IoU de 0.5042 con preprocesamiento, y manteniendo desempeño superior sin él. La comparación visual confirma que U-Net produce segmentaciones más definidas y anatómicamente coherentes. Estos hallazgos destacan la importancia del preprocesamiento y consolidan a U-Net como una arquitectura robusta para la segmentación automática del plexo braquial en imágenes de ultrasonido, con potencial para apoyar procedimientos de anestesia regional.