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dc.contributor.advisorBustacara Medina, Cesar Julio
dc.contributor.authorRuiz Bulla, Juan Sebastian
dc.contributor.authorCastillo Chíquiza, David Alejandro
dc.contributor.authorFalla Pulido, Oscar David
dc.coverage.spatialColombiaspa
dc.date.accessioned2023-03-02T14:09:24Z
dc.date.accessioned2023-05-11T17:28:58Z
dc.date.available2023-03-02T14:09:24Z
dc.date.available2023-05-11T17:28:58Z
dc.date.created2022-12-08
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/109040
dc.description.abstractEl Síndrome de Apnea e Hipopnea Obstructiva del Sueño (SAHOS) tiene un gran impacto en las enfermedades del corazón y en la aparición de accidentes cardiovasculares en las personas que lo padecen. Existe una correlación entre el tejido adiposo en el espacio parafaríngeo, las áreas de colapso de las vías respiratorias y la gravedad de la enfermedad en personas con SAHOS. Por lo tanto, la detección precisa de este tejido en imágenes médicas puede ser útil para confirmar la presencia de SAHOS, su grado de gravedad y condiciones de comorbilidad. Para segmentar el tejido adiposo y apoyar la investigación de SAHOS, se propone un modelo de red neuronal convolucional 3D-Unet. El codificador de dicho modelo utiliza la función de activación sigmoide para recopilar más características de contexto para realizar una detección más precisa de este tejido en el decodificador mediante la función de activación ReLU. Este modelo consiguió un coeficiente DICE del 80%.spa
dc.formatPDF
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectEspacio parafaríngeo
dc.subjectSegmentación de imágenes
dc.subjectSAHOS
dc.subjectAprendizaje Profundo
dc.subjectRedes neuronales convolucionales
dc.titleSegmentación semi-automática de tejido adiposo en el espacio parafaríngeo por medio de aprendizaje profundospa


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