Comparativa de Técnicas de Preprocesamiento y Entrenamiento para Detección de Hemorragias Intracraneales - Arroyo-Rubio, Fernando (My University, 2020)
En las últimas dos décadas, el mundo de la medicina está teniendo un notable interés por el uso del procesamiento de imágenes con Inteligencia Artificial para la detección de numerosas enfermedades y lesiones que tienen lugar en el ser humano. Específicamente, las técnicas de Machine Learning y Deep Learning han dejado ver sus bondades para ayudar a reducir el error humano y apoyar a que los diagnósticos sean más acertados de los que se obtienen a través de métodos tradicionales tratando de encontrar patrones ocultos dentro de las imágenes a procesar. En este Trabajo de Fin de Máster, se aplican diferentes técnicas de preprocesamiento de imágenes y algoritmos de entrenamiento para la detección e identificación de distintos tipos de Hemorragias Intracraneales (ICH) a través de tomografías computarizadas (TC). Todo esto se implementa en un escenario experimental con el objetivo de conocer qué técnica y algoritmo ofrece un mejor resultado. Los resultados demuestran que el uso de redes neuronales convolucionales, técnicas de preprocesado como Windowing y el empleo de métodos de balanceo de datos permiten elaborar modelos bastante precisos con resultados que superan, incluso, trabajos de referencia de la actualidad. El modelo con mejor resultado logra valores > 0.91% en F1 Score y de >96% en exactitud de media en todos los subtipos. Este modelo es capaz de clasificar correctamente con unos niveles altos de precision pudiendo llegar a ser un sistema de soporte para médicos y radiólogos en hospitales.
In the last two decades, the medical world has been taking a remarkable interest in the use of image processing with Artificial Intelligence for the detection of numerous diseases and injuries that occur in humans. Specifically, the techniques of Machine Learning and Deep Learning have shown their benefits to reduce human error and support more accurate diagnoses than those obtained through traditional methods by trying to find hidden patterns within the images to be processed. In this Master's Thesis, different image pre-processing techniques and training algorithms are applied for the detection and identification of different types of Fernando Arroyo Rubio Máster Universitario en Inteligencia Artificial 5 Sistema Artificial para la Detección de Hemorragias Intracraneales Intracreneal Hemorrhage (ICH) through computed tomography (CT). All this is implemented in an experimental setting with the aim of knowing which technique and algorithm offers the best result. The results show that the use of convolutional neural networks, pre-processing techniques such as Windowing and the use of data balancing methods allow the elaboration of quite precise models with results that surpass even current reference works. The best performing model achieves values > 0.91% in F1 Score and >96% in average accuracy for all subtypes. This model can classify ICH and its subtype with a high-level accuracy and can become a support system for physicians and radiologists in hospitals.
Keywords: aprendizaje profundo; análisis de imagen médica; hemorragia intracraneal; preprocesamiento de imagen; redes neuronales convolucionales; deep learning; medical image analysis; intracranial hemorrhage; image preprocessing; convolutional neuronal networks; Máster Universitario en Inteligencia Artificial