Estructuración jerárquica y semántica de la información extraída de imágenes de tomografía computerizada y resonancia magnética

Garrido García, Roberto (2019). Estructuración jerárquica y semántica de la información extraída de imágenes de tomografía computerizada y resonancia magnética. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Estructuración jerárquica y semántica de la información extraída de imágenes de tomografía computerizada y resonancia magnética
Author/s:
  • Garrido García, Roberto
Contributor/s:
  • Gonzalo Martín, Consuelo
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: July 2019
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Durante los últimos años, la tecnología ha permitido un avance cualitativo en la detección y prevención de enfermedades. El proceso de inclusión de la tecnología al ámbito médico ha introducido nuevos conceptos y ha añadido complejidad. Una de las brechas más importantes es la conocida como Gap Semántico. El Gap Semántico es la discrepancia existente entre las características de bajo nivel relativas a la propia imagen y los conceptos médicos de alto nivel. En este Trabajo de Fin de Grado, se intenta reducir esta brecha al mínimo analizando imágenes de Tomografía Axial Computerizada de tórax e imágenes de Resonancia Magnética de cráneo, anotando las características de bajo nivel extraídas de ellas y enriqueciéndolas con conceptos ontológicos. El análisis de ambos casos de estudio se divide en diferentes etapas, donde se segmentan las imágenes, se extrae su conjunto de características y se les aplican técnicas de aprendizaje automático. Durante la realización de este trabajo, enmarcado dentro del proyecto europeo IASIS [1], se ha desarrollado un módulo de enriquecimiento semántico que asocia a los conceptos extraídos directamente de las imágenes médicas, el término equivalente del diccionario ontológico correspondiente. Los términos resultantes podrán ser compartidos con otros centros y con otros laboratorios de investigación, ya que al estar debidamente anonimizados y enriquecidos semánticamente, se consigue universalizar el conocimiento generado.---ABSTRACT---During the last years, technology has allowed a qualitative enhancement in the detection and prevention of diseases. The process of including technology within the medical scope has introduced new concepts and it has added more complexity. One of the most important gaps is the one known as Semantic Gap. The Semantic Gap is the difference between low-level concepts directly associated with the image itself and high-level medical concepts. In this End-of-Degree Project, this gap is attempted to be reduced to a minimum by analyzing thorax Computerized Tomography images and skull Magnetic Resonance images. The low-level characteristics extracted from these images are annotated and then enriched with ontological concepts. The analysis of both study cases have different phases, where the images are segregated, their set of characteristics is extracted and they are studied using Machine Learning techniques. During this work, as part of the IASIS European Project [1], a semantic enrichment module has been developed, which associates concepts extracted from the medical images with their equivalent ontological concepts. The output concepts can be shared with other research laboratories as they are correctly anonymized and semantically enriched, so knowledge extracted is universalized.

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Item ID: 56310
DC Identifier: http://oa.upm.es/56310/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:56310
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 05 Sep 2019 10:32
Last Modified: 05 Sep 2019 10:32
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