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dc.contributor.advisorRueda Olarte, Andrea Del Pilarspa
dc.contributor.authorNaizaque Guevara, Jessica Tatianaspa
dc.contributor.authorBermudez Arroyo, Estefaniaspa
dc.contributor.authorVargas Torres, Juan Sebastiánspa
dc.date.accessioned2023-07-26T16:18:05Z
dc.date.accessioned2024-02-27T19:18:59Z
dc.date.available2023-07-26T16:18:05Z
dc.date.available2024-02-27T19:18:59Z
dc.date.created2023-06-07spa
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/122836
dc.description.abstractEl ruido tiene un impacto significativo en la calidad de las imágenes de resonancia magnética, a menudo manifestándose como una borrosidad imperceptible. El proyecto se centra en el ruido causado por los movimientos del paciente, que afecta al 42% de las imágenes capturadas. Para abordar esto, se propone un prototipo web que utiliza un modelo de aprendizaje automático para clasificar los niveles de ruido en las imágenes de resonancia magnética. Su objetivo principal es apoyar la investigación realizada por la Facultad de Medicina de la Pontificia Universidad Javeriana y el Hospital San Ignacio.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.subjectResonancia magnética cerebral
dc.subjectEstimación de ruido en imágenes
dc.subjectRedes neuronales convolucionales
dc.subjectImágenes médicas
dc.subjectAprendizaje supervisado
dc.titleNivel de ruido en resonancias magnéticas del cerebro humanospa


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