Clasificación de imágenes de radiografía de pulmón utilizando aprendizaje bayesiano
En el presente trabajo proponemos un método para clasificar radiografías de tórax con el objetivo de colaborar en el diagnóstico de neumonía provocada por el virus SAR-COV 2 o por otras causas, así como detectar pulmones sanos. Para evaluar el método propuesto se utilizan imágenes de radiografías de...
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| Publicado: |
2024
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I19-R120-10915-1777522025-03-27T20:04:24Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177752 Clasificación de imágenes de radiografía de pulmón utilizando aprendizaje bayesiano Fazio, Adrián Gambini, Juliana Santos, Juan Miguel 2024-04 2024 2025-03-27T15:21:58Z es Ciencias Informáticas Inferencia Bayesiana Imagen Radiográfica Detección de lesiones pulmonares En el presente trabajo proponemos un método para clasificar radiografías de tórax con el objetivo de colaborar en el diagnóstico de neumonía provocada por el virus SAR-COV 2 o por otras causas, así como detectar pulmones sanos. Para evaluar el método propuesto se utilizan imágenes de radiografías de tres tipos: 1- pulmones sanos, 2- pulmones con lesiones por neumonía por COVID-19 y 3- pulmones con lesiones por neumonía por otras causas. En primer lugar, se realiza un preprocesamiento de las imágenes, que incluye recortar la mitad inferior de las mismas (donde se observan diferencias entre las distintas imágenes). Luego, cada imagen se divide en sub-imágenes no solapadas y se calcula el histograma de cada una de ellas. Se realizan varias series de experimentos utilizando el método de Bayes para la clasificación y posterior inferencia. Se construyen dos clasificadores, uno que separa las imágenes de pulmones sanos, de aquellas que sean de pulmones enfermos, y otro que distingue neumonía por COVID-19 de neumonía por otras causas. Los resultados son prometedores. Red de Universidades con Carreras en Informática Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 250-254 |
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En el presente trabajo proponemos un método para clasificar radiografías de tórax con el objetivo de colaborar en el diagnóstico de neumonía provocada por el virus SAR-COV 2 o por otras causas, así como detectar pulmones sanos. Para evaluar el método propuesto se utilizan imágenes de radiografías de tres tipos: 1- pulmones sanos, 2- pulmones con lesiones por neumonía por COVID-19 y 3- pulmones con lesiones por neumonía por otras causas. En primer lugar, se realiza un preprocesamiento de las imágenes, que incluye recortar la mitad inferior de las mismas (donde se observan diferencias entre las distintas imágenes). Luego, cada imagen se divide en sub-imágenes no solapadas y se calcula el histograma de cada una de ellas. Se realizan varias series de experimentos utilizando el método de Bayes para la clasificación y posterior inferencia.
Se construyen dos clasificadores, uno que separa las imágenes de pulmones sanos, de aquellas que sean de pulmones enfermos, y otro que distingue neumonía por COVID-19 de neumonía por otras causas. Los resultados son prometedores. |
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