Mostrar o rexistro simple do ítem

dc.contributor.advisorGonzález Penedo, Manuel Francisco
dc.contributor.advisorNovo Buján, Jorge
dc.contributor.advisorMoura, Joaquim de
dc.contributor.authorEstévez Leret, Jossé Carlos
dc.contributor.otherEnxeñaría informática, Grao enes_ES
dc.date.accessioned2020-09-01T15:48:29Z
dc.date.available2020-09-01T15:48:29Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/26171
dc.description.abstract[Resumen] De entre todas las diferentes patologías oculares existentes, las más preocupantes son las que no provocan ningún signo o síntoma en el paciente. En particular, el Edema Macular Quístico (EMQ) no causa ningún síntoma hasta una etapa muy avanzada de la enfermedad y se caracteriza principalmente por la presencia de regiones quísticas (áreas llenas de líquido patológico) en la región macular. La Tomografía de Coherencia Óptica (OCT) es una técnica de diagnóstico por imagen no invasiva que utiliza ondas de luz para tomar imágenes tridimensionales y transversales detalladas de los tejidos oculares con resolución micrométrica. OCT es una herramienta útil y eficaz que es ampliamente utilizada por los oftalmólogos en el diagnóstico y seguimiento del EMQ. Una herramienta capaz de aislar y representar las distintas estructuras quísticas de la retina puede mejorar la calidad y eficacia de los procesos diagnósticos, permitiendo a los clínicos realizar estudios más precisos y tratamientos más adecuados de esta relevante patología ocular. Así, en este proyecto, se propone una novedosa y totalmente automática metodología para la segmentación multiescala de los EMQs a partir de imágenes OCT. En particular, la metodología propuesta utiliza 3 diferentes y complementarias aproximaciones: (i) Curvedness y Shape Index, (ii) Central Adaptive Medialness y (iii) la combinación entre ambas aproximaciones. Para la validación del sistema, se han realizado varios experimentos utilizando un conjunto de imágenes OCT etiquetadas por un experto clínico. Los resultados obtenidos han demostrado el correcto funcionamiento del sistema para las 3 aproximaciones y, por tanto, demuestran la solidez del sistema aplicado a la segmentación de quistes de diferentes tamaños y en el apoyo al proceso de toma de decisiones clínicas.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectVisión Artificiales_ES
dc.subjectImágenes OCTes_ES
dc.subjectEdema Macular Quísticoes_ES
dc.subjectSegmentaciónes_ES
dc.titleSegmentación multiescala del Edema Macular Quístico en imágenes OCTes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.description.traballosTraballo fin de grao (UDC.FIC). Enxeñaría informática. Curso 2019/2020es_ES


Ficheiros no ítem

Thumbnail

Este ítem aparece na(s) seguinte(s) colección(s)

Mostrar o rexistro simple do ítem