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Modelo convolucional para la detección de nódulos pulmonares a partir de tomografías 3D
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-05-23) Maldonado Cadenillas, Rodrigo Ricardo; Beltrán Castañón, César Armando
El cáncer al pulmón se ha convertido en una de las enfermedades con mayor incidencia a nivel mundial. Sin embargo, el análisis preventivo y detección de nódulos cancerígenos generalmente se realiza de forma manual por los radiólogos, lo cual ralentiza el proceso y genera posibles errores humanos. De esta manera, se han realizado diversas investigaciones sobre este problema utilizando Deep Learning como alternativa de solución para el análisis automático de tomografías. En este trabajo, se propone una aplicación y configuración de un modelo U- net, con bloques residuales y con regiones más rápidas para la detección de nódulos en tomografías computarizadas 3D. Los resultados obtenidos arrojan un FROC del 78 %, lo cual muestra que nuestra propuesta esta´ en el camino correcto, considerando las limitaciones de hardware en la que se ejecutó.
Proceso de extracción de patrones secuenciales para la caracterización de fenómenos espacio-temporales
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-05-30) Maldonado Cadenillas, Rodrigo Ricardo; Alatrista Salas, Hugo
El objetivo de este trabajo de fin de carrera es realizar un proceso de extracción de patrones secuenciales basado en KDD, empleando el algoritmo de minería de patrones secuenciales PrefixSpan para prever el comportamiento de fenómenos representados por eventos que cambian con el tiempo y el espacio. Estos tipos de fenómenos son llamados fenómenos espacio-temporales, los cuales son un conjunto de eventos o hechos perceptibles por el hombre. Además, están compuestos por un componente espacial (la ubicación donde sucede el fenómeno), un componente temporal (el momento o intervalo de tiempo en el que ocurre el fenómeno) y un componente de análisis (el conjunto de características que describen el comportamiento del fenómeno). En el mundo, se pueden observar una gran diversidad de fenómenos espaciotemporales; sin embargo, el presente trabajo de fin de carrera se centra en los fenómenos naturales, tomando como caso de prueba el fenómeno espacio-temporal de la contaminación de los ríos en Reino Unido. Por lo tanto, con el fin de realizar un estudio completo sobre este fenómeno, se utiliza KDD (Knowledge Discovery in Databases) para la extracción del conocimiento a través de la generación de patrones novedosos y útiles dentro de esquemas sistemáticos complejos. Además, se utilizan métodos de Minería de Datos para extraer información útil a partir de grandes conjuntos de datos. Así mismo, se utilizan patrones secuenciales, los cuales son eventos frecuentes que ocurren en el tiempo y que permiten descubrir correlaciones entre eventos y revelar relaciones de “antes” y “después”. En resumen, el presente trabajo de fin de carrera se trata de un proceso para mejorar el estudio del comportamiento de los fenómenos gracias al uso de patrones secuenciales. De esta manera, se brinda una alternativa adicional para mejorar el entendimiento de los fenómenos espacio-temporales; y a su vez, el conocimiento previo de sus factores causantes y consecuentes que se puedan desencadenar, lo cual permitiría lanzar alertas tempranas ante posibles acontecimientos atípicos.