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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorJínez Tapia, José Luis-
dc.contributor.authorTixi Cali, Gabriela Natalia-
dc.date.accessioned2022-12-12T14:35:34Z-
dc.date.available2022-12-12T14:35:34Z-
dc.date.issued2022-12-12-
dc.identifier.otherUNACH- FI-IETEL-
dc.identifier.urihttp://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/10146-
dc.descriptionIn recent years, pandemics, in addition to diverse types of easily spread diseases, including COVID-19, have caused deaths around the world. Such diverse symptoms arise in many ways to the person who suffers from it, there are asymptomatic people without symptoms, but they present more serious medical conditions, even reaching bilateral pneumonia, shock and finally death. Within the suspected cases in which the respiratory system partially or totally damages the client, it is usual to request a chest X-ray as the first imaging test. In this context, there are many advances in medicine which have allowed this technology to be implemented with a greater presence in hospitals, medical centers, research centers, among others, supporting health specialists. One of the lines of work is focused on the application of threshold segmentation in tomographs, an area that is responsible for image recognition as well as object segmentation. In this way, the most direct application is the segmentation of lung tomographs, of different models dedicated to segmenting lung tomographs, some with better results than others. The most far-reaching problems in research within lung segmentation are the small amount of public data, with information from lung X-rays in addition to their respective segmented masks issued by an expert tomologist. For all this, the application of various assembly techniques, with the lung segmentation model previously used. The ensamble techniques are applied to the model in order to improve the detections individually. Finally, this work intends to design and implement a system with separate set techniques, with the objective of obtaining individual segmentation models, through a graphical interface according to the user experience, in such a way that specialists can interact with the system. and visualize results in a simple, friendly, and intuitive wayes_ES
dc.description.abstractEn los últimos años el mundo ha sido golpeado por diferentes enfermedades de fácil propagación entre ellas el COVID-19, que se hizo pandemia, han causado muertes alrededor de todo el mundo. Los síntomas tan diversos afectan de varias maneras a la persona que la padece, existiendo personas asintomáticas y otras que presentan cuadros médicos más graves incluso llegando neumonía bilateral, shock y finalmente la muerte. Dentro de los casos sospechosos en los que el sistema respiratorio daña de forma parcial o total al paciente, es habitual solicitar como primera prueba de imagen, la tomografía de tórax. En este contexto son muchos los avances en la medicina, los cuales han permitido que esta tecnología se encuentre implementada con mayor presencia en los hospitales, centros médicos, de investigación entre otros, siendo de gran ayuda a los especialistas de la salud. Una de las líneas de trabajo está enfocada a la aplicación de segmentación umbral en las tomografías, ámbito que se encarga del reconocimiento de imágenes además de la segmentación de objetos. De esta manera, la aplicación más directa es la segmentación de tomografías pulmonares, de distintos modelos dedicados a segmentar tomografías de pulmón, unos con mejores resultados que otros. Los problemas de mayor calado en la investigación dentro de la segmentación pulmonar son la poca cantidad de dataset’s públicos, con información de tomografías pulmonares además de sus respectivas máscaras segmentadas otorgadas por un radiólogo experto. Por todo esto la aplicación de diversas técnicas para la implementación del modelo de segmentación pulmonar empleado previamente son un gran apoyo. Las técnicas de ensamble se aplican sobre el modelo con el objetivo de mejorar las detecciones de manera individual. Finalmente, en este trabajo se pretende diseñar e implementar un sistema con distintas técnicas de ensamble, teniendo como objetivo obtener los modelos de segmentación individuales, mediante una interfaz gráfica acorde a la experiencia de usuario, de tal forma que los especialistas sean capaces de interactuar con el sistema y visualizar resultados en forma sencilla, rápida e intuitivaes_ES
dc.description.sponsorshipUNACH, Ecuadores_ES
dc.format.extent85 páginases_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherRiobamba, Universidad Nacional de Chimborazoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectSegmentación umbral globales_ES
dc.subjectMatlabes_ES
dc.titleDiseño e implementación de un sistema de apoyo para la detección de posibles casos de sarscov-2 (covid-19), mediante procesamiento de imágenes. caso de estudio: Hospital Provincial General Docente de Riobamba.es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones



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