Análisis comparativo e implementación de modelos para el análisis de imágenes médicas enfocado a detección de tumores pulmonares

Abstract

En el presente documento se deja registro del proyecto realizado para dar conformidad a los requisitos exigidos por la Universidad del Bío-Bío en el proceso de titulación para la carrera de Ingeniería civil Informática, el presente proyecto tiene el nombre de Análisis comparativo e implementación de modelos para el análisis de imágenes médicas enfocado a detección de tumores pulmonares. Este es un proyecto dirigido en la investigación sobre la inteligencia artificial que estudia el uso que tiene en la medicina como una herramienta de asistencia para el diagnóstico a través de imágenes. Para llegar a esto, primero se realiza un estudio del impacto de la inteligencia artificial en distintas áreas de la sociedad, hasta llegar al área de la medicina en donde ha revolucionado esta área desde la manera en que se toman los exámenes, el atender a pacientes y realizar diagnósticos médicos con el historial del paciente de exámenes previamente hechos por sospecha de algún tipo de cáncer en su organismo. Luego existe un estudio de la inteligencia artificial, las técnicas que son utilizadas para usos generales como clasificación de distintos objetos o temas, después enfocado a los modelos utilizados para la visión computarizada, para llegar finalmente a la clasificación de imágenes médicas y distintos modelos que existen para este propósito. Con el fin de cumplir los objetivos propuestos en este proyecto, se analizan modelos implementados de redes neuronales convolucionales, tanto en tres, como en dos dimensiones, para el análisis y clasificación de imágenes médicas y poder detectar específicamente nódulos cancerígenos en exámenes de distintos pacientes reales que fueron obtenidos de dataset de libre uso. Luego los modelos son evaluados para conocer su rendimiento, compararlo con modelos registrados en la literatura y compararlos entre los que se realizan en este para poder conocer cuál de estos es mejor que el otro y dar antecedentes de cual aporta mayor contribución y/o exactitud para dar un diagnostico eficiente.