RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Certificación y validación de modelos de segmentación para la detección de tejidos en imágenes de pólipos intestinales
A1 Ansótegui Gandul, Jorge
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 YOLOv8
K1 Detección de pólipos
K1 Detectron2
AB Este proyecto aborda el desarrollo y validación de un sistema basado envisión por computadora para la detección automática de pólipos intestinalesen imágenes de endoscopia. La investigación se centra en el uso de dosmodelos avanzados de segmentación: YOLOv8 y Detectron2, aplicadosa un conjunto de imágenes de pólipos, recolectadas en el país de Méxicoy segmentadas por médicos expertos en el campo oncológico. Para ello,se han creado tres versiones del dataset, incluyendo preprocesamiento ytécnicas de data augmentation, con el fin de maximizar la precisión delos modelos. El estudio compara el rendimiento de ambas arquitecturas,analizando métricas clave como el Intersection over Union (IoU), el MeanAverage Precision (mAP) y el Recall; alcanzando un desempeño superioral 90% en las mejores configuraciones. Además, se evalúan los tiemposde inferencia para determinar la viabilidad de detección en tiempo real.A partir de los resultados obtenidos, se ha realizado una comparativade ambos modelos, determinando cuál es más adecuado según el tipo deaplicación: detección en tiempo real o segmentación precisa en entornosclínicos. El trabajo también sienta las bases para futuras investigacionesen este campo de investigación, con especial énfasis en la reproducibilidaddel flujo de trabajo y la optimización de hiperparámetros para mejorarel rendimiento de los modelos y regularizar los mismos, es decir evitaroverfitting.
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71285
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71285
LA spa
NO Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
DS UVaDOC
RD 30-nov-2024