Implementación de un método computacional basado en aprendizaje automático para la clasificación de tejido canceroso a partir de información multimodal de imágenes de resonancia magnética como apoyo al diagnóstico en cáncer de próstata.
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TextLanguage: Spanish Publisher: Villavicencio, Colombia : Universidad de los Llanos, 2020Description: 45 páginas : : Incluye figuras y tablas + Cd Room y artículoContent type: - texto
- sin mediación
- volumen
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TESIS - MATERIAL IMPRESO
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BIBLIOTECA CENTRAL Tesis | SIS 0359 (Browse shelf(Opens below)) | Available | 087352 |
Incluye tabla de contenido.
Trabajo de grado en la modalidad de Trabajo de Investigación (TI) presentado como requisito parcial para optar al título de ingeniero de sistemas.
Incluye referencias (pp. 39-44)
Próstata. -- Cáncer de Próstata. -- escala de Gleason. -- Resonancia Magnética. -- Resonancia magnética multiparamétrica. -- T2 Ponderado (T"W). -- Coeficiente de difusión aparente (ADC). -- Contraste dinámico mejorado (DCE). -- Redes neuronales artificiales y aprendizaje profundo. -- Redes neuronales convulsiónales. -- Metodología y evaluación experimental.
La resonancia magnética (RM) es una tecnología ampliamente usada en medicina para la detección de enfermedades, el monitoreo de tratamientos, entre otros. La RM consiste en un proceso de tomografía de emisión que se basa en la excitación de los núcleos de los átomos de hidrógeno.
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