Análisis de imágenes por resonancia magnética del tobillo mediante aprendizaje profundo
La parálisis cerebral es la principal causa de discapacidad motora de los niños en Francia. El 90% de las deformidades por PC aparecen en la región del tobillo. Entender la biomecánica articular es un tema médico para poder implementar terapias adaptadas a la patología. Los laboratorios de investiga...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | dissertação |
| Data de publicação: | 2021 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad de Oviedo (UNIOVI) |
| Repositório: | RUO. Repositorio Institucional de la Universidad de Oviedo |
| Idioma: | inglês |
| OAI Identifier: | oai:digibuo.uniovi.es:10651/57233 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10651/57233 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | IRM dinámica Aprendizaje profundo Segmentación Parálisis cerebral |
| Resumo: | La parálisis cerebral es la principal causa de discapacidad motora de los niños en Francia. El 90% de las deformidades por PC aparecen en la región del tobillo. Entender la biomecánica articular es un tema médico para poder implementar terapias adaptadas a la patología. Los laboratorios de investigación tratan de utilizar la IRM dinámica para estudiar el sistema musculoesquelético en movimiento. La experiencia vivida durante tres meses en el Laboratorio de procesamiento de información médica de Brest ayudó a mejorar el análisis de las IRM del tobillo mediante aprendizaje profundo. El trabajo se ha extendido del procesamiento de datos de IRM al entrenamiento de varias redes neuronales para la segmentación de los huesos del tobillo o incluso la reconstrucción de secuencias dinámicas. |
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