Desarrollo de software biomédico mediante modelos deep learning para la detección de tumores pulmonares en la aplicación de procesamiento de imágenes espectrales para el departamento médico de la Universidad Técnica de Cotopaxi Extensión La Maná.

Abstract

La implementación y desarrollo de modelos basados en Deep Learning aplicados en el ámbito biomédico está obteniendo éxito en varios aspectos de la medicina, esto incluye la detección de enfermedades en el ser humano, para este alcance se requiere una correcta evaluación de procesos. Sin embargo, existe una gran variedad de enfermedades que causan cáncer; una de ellas la infección cancerígena de los alveolos pulmonares, lo cual se reproduce con mayor intensidad en la estructura orgánica pulmonar cuando existe una gran concentración de estas células cancerígenas. La presente investigación tiene como objetivo determinar la detección del cáncer pulmonar mediante su posicionamiento a través de imágenes DICOM (Estándar De Transmisión De Imágenes). El desarrollo de un software biomédico con despliegue de modelos deep learning permitió la detección cancerígena en la evaluación del diagnóstico, aplicando el uso de métricas espaciales de imagenología como formato de intercambio de imágenes en la obtención de información y tratado especial mediante tamizaje y aplicación de gamma en escalas grises; complementando con el uso de entornos Matlab GUI basados en el lenguaje de programación de cálculo, permitiendo así implementar modelos artificiales y espectros de visión artificial computarizada como complementos en el tratado de cada imagen, obteniendo así los resultados esperados en base al posicionamiento y detección del cáncer en los pulmones.