Identificación de radiografías patológicas y no patológicas mediante procesamiento digital de imágenes y técnicas de aprendizaje de máquina

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dc.contributor.advisorVargas Cardona, Hernán Darío
dc.contributor.authorMuñoz Díaz, Andrés Felipe
dc.date.accessioned2024-06-17T19:29:27Z
dc.date.available2024-06-17T19:29:27Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEn el mundo, gran cantidad de personas padecen enfermedades respiratorias, las cuales pueden ser o no diagnosticadas. A causa del mal o tardío diagnóstico, se presentan gran cantidad de muertes al año, por lo cual es importante encontrar una manera viable que permita detectar las patologías prematuramente para así mismo poder dar tratamiento oportuno y no en etapas avanzadas de las enfermedades. Dado esto, este trabajo propone una metodología en lenguaje Python la cual permite identificar radiografías de tórax patológicas y no patológicas. Lo anterior se hace a partir de 3 etapas, la primera de pre-procesamiento de imágenes, en la que se realiza una limpieza de las imágenes diagnósticas y eliminación de ruido. La segunda una etapa de extracción de características discriminativas y una tercera etapa donde a partir de técnicas de aprendizaje de máquina para realizar la clasificación propuesta desde diferentes algoritmos.
dc.description.abstractengIn the world, a large number of people suffer from respiratory diseases, which may or may not be diagnosed. Due to the bad or late diagnosis, there are a large number of deaths per year, so it is important to find a viable way of detecting pathologies prematurely in order to be able to give timely treatment and not in advanced stages of the diseases. Given the above, this work proposes a methodology in Python programming language which makes it possible for identifying pathological and non-pathological chest xrays. This is done from 3 stages, the first one of image pre-processing, in which diagnostic images are cleaned and the noise is eliminated. The second a stage of extraction of discriminative characteristics and a third stage where different machine learning algorithms are used to carry out the proposed classification.
dc.format.extent55 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2811
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectMachine learning
dc.subjectImage processing
dc.subjectFeaturing extraction
dc.subjectPathology
dc.subjectXray - Diagnostic image
dc.subjectAprendizaje de máquina
dc.subjectProcesamiento de imágenes
dc.subjectExtracción de características
dc.subjectPatología
dc.subjectRadiografía - Imágen diagnóstica
dc.thesis.disciplineFacultad de Ingeniería y Ciencias. Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.thesis.grantorPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.levelPregrado
dc.thesis.nameIngeniero(a)de Sistemas y Computación
dc.titleIdentificación de radiografías patológicas y no patológicas mediante procesamiento digital de imágenes y técnicas de aprendizaje de máquinaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TP
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Ingeniería de Sistemas y la Computación