Implementación de un Modelo basado en técnicas de Deep Learning aplicado a la Visión Computacional en la Clasificación de Imágenes de Rayos X, para el soporte del diagnóstico de lesiones traumatológicas de la Estructura Pélvica

Aedo Lopez, MarcoCastro Gutierrez, Eveling Gloria2019-08-172022-02-222019-08-172022-02-222019-07978-958-52071-4-12414-6390http://laccei.org/LACCEI2019-MontegoBay/meta/FP395.htmlhttp://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2019.1.1.395https://axces.info/handle/10.18687/20190101_395El presente artículo describe la implementación de un Modelo basado en técnicas de Deep Learning aplicado a la visión computacional en la actividad de clasificar imágenes de Rayos X como soporte en el diagnóstico de lesiones traumatológicas de la estructura pélvica, específicamente el acetábulo de la pelvis. En el área de las Ciencias Médicas, hoy en día, es indispensable disponer con herramientas automatizadas que den soporte al diagnóstico médico. Para la construcción de estas herramientas es necesario analizar las diferentes técnicas o métodos que nos provee el área de la Computación, específicamente del Deep Learning, para el procesamiento e interpretación de imágenes y potencializarlas con la aplicación de GPUs para acelerar la obtención de resultados.EnglishLACCEI Licensehttps://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/Deep LearningVisión ComputacionalLesiones TraumatológicasEstructura PélvicaAcetábulo de PelvisImplementación de un Modelo basado en técnicas de Deep Learning aplicado a la Visión Computacional en la Clasificación de Imágenes de Rayos X, para el soporte del diagnóstico de lesiones traumatológicas de la Estructura PélvicaArticle