Caracterización de tumores en mamografías utilizando la métrica euclidiana y de Manhattan

Simple item page
dc.audiencegeneralPublic
dc.contributorZepeda Fernández, Cristian Heber
dc.contributorSuárez García, José Gerardo
dc.contributor.advisorZEPEDA FERNANDEZ, CRISTIAN HEBER; 424360
dc.contributor.advisorSUAREZ GARCIA, JOSE GERARDO; 659877
dc.contributor.authorRodríguez Sánchez, Lizbeth Giovana
dc.date.accessioned2024-03-07T21:11:24Z
dc.date.available2024-03-07T21:11:24Z
dc.date.issued2023-11-09
dc.description.abstract“El cáncer de mama es una enfermedad ligada al desarrollo de tumores en los senos y una de las principales causas de muerte alrededor del mundo. La detección temprana juega un papel importante al momento de enfrentar este desafío de salud. Por ello, en años recientes se han creado modelos y recursos altamente eficientes para el diagnóstico del cáncer de mama. Uno de ellos es el procesamiento de imágenes médicas tales como mamografías, mediante enfoques como el aprendizaje profundo y la segmentación de imagenes. En este trabajo se utilizaron herramientas de programación tales como ROOT y el lenguaje para procesar y parametrizar imágenes mamográficas, de acuerdo con su intensidad de brillo. Se seleccionaron muestras de tejido tumoral y sano en cada imagen y se realizaron cálculos de las métricas Euclidiana y de Manhattan. Posteriormente, con los datos obtenidos se realizó un análisis con la finalidad de diferenciar los tejidos. Los resultados sugieren la posibilidad de diferenciar los tumores malignos del resto de la imagen, debido a que los valores obtenidos para este tipo de tejido son mayores, comparados con los del tejido sano. Esto podría permitir en el futuro ser utilizado como auxiliar para el diagnóstico de cáncer de mama”.
dc.folio20231110113735-7172-TL
dc.formatpdf
dc.identificator1
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/20190
dc.language.isospa
dc.matricula.creator201854017
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
dc.subject.classificationCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA
dc.subject.lccMujeres--Enfermedades
dc.subject.lccMamas--Cáncer
dc.subject.lccTumores--Diagnóstico
dc.subject.lccDiagnóstico por imágenes
dc.subject.lccMedios de contraste (Radiología)
dc.subject.lccAnálisis de imágenes--Procesamiento de datos
dc.subject.lccSegmentación de imagen
dc.subject.lccAprendizaje automático
dc.subject.lccProcesamiento de imágenes--Modelos matemáticos
dc.thesis.careerLicenciatura en Física
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias Físico Matemáticas
dc.thesis.degreetoobtainLicenciado (a) en Física
dc.titleCaracterización de tumores en mamografías utilizando la métrica euclidiana y de Manhattan
dc.typeTesis de licenciatura
dc.type.conacytbachelorThesis
dc.type.degreeLicenciatura
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
20231110113735-7172-TL.pdf
Size:
2.31 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Name:
20231110113735-7172-CARTA.pdf
Size:
237.28 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Tesis de Licenciatura