Carregant...
Tipus de document
Treball de fi de grauData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/200830
Segmentació de mamografies utilitzant tècniques d'aprenentatge profund
Títol de la revista
Autors
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
[en] CADe and CADx (computer-aided detection and computer-aided diagnosis) systems are designed to assist medical professionals in quickly analyzing and evaluating information obtained through X-rays, magnetic resonance imaging (MRI), ultrasounds, among others. These systems combine elements of computer vision and artificial intelligence with medical imaging techniques.
An important field of work for these systems is the analysis of mammograms to aid in the diagnosis of breast cancer. The objective of this work is to develop a mammogram segmentation system using deep learning, specifically the U-Net neural network architecture. To accomplish this, the publicly available CBIS-DDSM dataset is utilized, which is one of the largest and widely employed datasets in the field of mammography to validate new automatic segmentation methods.
Descripció
Treballs Finals de Grau d'Enginyeria Informàtica, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2023, Director: Laura Igual Muñoz
Citació
Citació
JUÁREZ GUTIÉRREZ, Daniel. Segmentació de mamografies utilitzant tècniques d'aprenentatge profund. [consulta: 25 de febrer de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/200830]