Reducción de ruido en tomografías computarizadas de baja dosis mediante redes neuronales artificiales

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dc.contributorZepeda Fernández, Cristian Heber
dc.contributorArredondo Velázquez, Juan Moisés
dc.contributor.advisorZepeda Fernández, Cristian Heber; 0000-0002-1716-3127
dc.contributor.authorRodríguez Sánchez, Uriel
dc.date.accessioned2026-02-03T19:00:38Z
dc.date.available2026-02-03T19:00:38Z
dc.date.issued2025-08-21
dc.description.abstract“La Tomografía Computarizada de Baja Dosis (LDCT, por sus siglas en inglés) ha sido ampliamente adoptada en entornos clínicos con el objetivo de minimizar la exposición del paciente a radiación ionizante. Sin embargo, esta reducción de dosis conlleva un aumento significativo en cuanto a cantidad de ruido de las imágenes resultantes, comprometiendo la calidad diagnóstica y dificultando la visualización de estructuras anatómicas finas. Ante esta problemática, el presente trabajo propone una estrategia de entrenamiento novedosa para una Red Neuronal de Convolución (Autoencoder) con la que sea posible obtener un modelo capaz de reducir el ruido presente en imágenes LDCT. La propuesta se basa en el uso de un autoencoder convolucional, cuya función de costo está compuesta por una suma ponderada de distintas métricas de calidad de imagen, así como funciones que evalúan la preservación de bordes. Este autoencoder fue entrenado inicialmente con Tomografías Computarizadas de Dosis Normal (NDCT), lo que permitió al sistema aprender representaciones latentes propias de las Tomografías Computarizadas de Dosis Normal. Posteriormente, al introducir Tomografías Computarizadas de Baja Dosis (LDCT) en el codificador, se llevó a cabo un proceso de alineación del espacio latente, cuyo objetivo fue acercar las representaciones latentes de las imágenes LDCT a las correspondientes a NDCT”.
dc.folio20250827105535-8837-T
dc.formatpdf
dc.identificator1
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/31157
dc.language.isospa
dc.matricula.creator223470393
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
dc.subject.classificationCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA
dc.subject.lccIngeniería (General)--Óptica aplicada--Procesamiento óptico de datos--Procesamiento de imágenes
dc.subject.lccIngeniería eléctrica--Electrónica--Circuitos electrónicos (general)--Ruido Ruido electrónico
dc.subject.lccProcesamiento de imágenes--Técnicas digitales
dc.subject.lccRuido electrónico--Modelos matemáticos
dc.subject.lccRedes neuronales (Computación)
dc.thesis.careerMaestría en Ciencias (Física Aplicada)
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias Físico Matemáticas
dc.thesis.degreetoobtainMaestro (a) en Ciencias (Física Aplicada)
dc.titleReducción de ruido en tomografías computarizadas de baja dosis mediante redes neuronales artificiales
dc.typeTesis de maestría
dc.type.conacytmasterThesis
dc.type.degreeMaestría
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