02122nam a22003377i 4500 20251030135949.0 240816s2020 ||||| |||| 00| 0 spa d CO-ViULL rda spa spa SIS 0359 Caviedes Rojas, Jerson Mauricio 161822, autor. aut 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. Villavicencio, Colombia : Universidad de los Llanos, 2020. 45 páginas : : Incluye figuras y tablas + Cd Room y artículo. texto txt rdacontent sin mediación n rdamedia volumen nc rdacarrier 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. Análisis de imágenes 58795. Información multimodal 44475. Aprendizaje automático 160789. Cáncer de próstata Java 162727. Resonancia magnética 142300. Garzón Ruiz, Jonathan Andrés 162749. ddc TE 47921 47921 0 0 ddc 0 0 001 001 TE 2024-08-16 0 SIS 0359 087352 2024-08-16 00:00:00 2024-08-16 SIS TE