Treffer: Desarrollo de un sistema para el apoyo diagnóstico de leucemia linfoblástica aguda mediante la aplicación de técnicas de análisis de imágenes e inteligencia artificial ; Development of a system for the diagnostic support of acute lymphoblastic leukemia through the application of image analysis techniques and artificial intelligence

Title:
Desarrollo de un sistema para el apoyo diagnóstico de leucemia linfoblástica aguda mediante la aplicación de técnicas de análisis de imágenes e inteligencia artificial ; Development of a system for the diagnostic support of acute lymphoblastic leukemia through the application of image analysis techniques and artificial intelligence
Contributors:
Franco Arias, Manuel Hernando, Solarte David, Víctor Alfonso, Franco Arias, Manuel Hernando 0001427755, Solarte David, Víctor Alfonso 1329391, Bohórquez Becerra, Ana Gisel 0009-0007-5209-8491, Díaz Montiel, Antonia 0009-0000-7121-0900, Mendoza Cabanzo, Ayelen Catalina 0009-0002-2608-3409, Solarte David, Víctor Alfonso 0000-0002-9856-1484, Semilleros de Investigación UNAB, Franco Arias, Manuel Hernando manuel-hernando-franco-arias, Solarte David, Víctor Alfonso víctor-alfonso-solarte-david, Bohórquez Becerra, Ana Gisel ana-bohrquez-ingeniera-biomedica/, Díaz Montiel, Antonia antonia-daz-montiel-689ab6334/, Mendoza Cabanzo, Ayelén Catalina ayelen-catalina-mendoza-cabanzo-644505363/, Solarte David, Víctor Alfonso víctor-alfonso-solarte-david-a489a443/
Publisher Information:
Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
Facultad Ingeniería
Pregrado Ingeniería Biomédica
IBM-1788
Publication Year:
2025
Time:
Agosto 2024 - Mayo 2025
Document Type:
Dissertation bachelor thesis
File Description:
application/pdf
Language:
Spanish; Castilian
Relation:
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Rights:
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ ; Abierto (Texto Completo) ; info:eu-repo/semantics/openAccess ; Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Accession Number:
edsbas.E00DC035
Database:
BASE

Weitere Informationen

El diagnóstico de leucemia linfoblástica aguda (LLA) mediante el análisis morfológico y conteo celular presenta limitaciones como la necesidad de personal altamente capacitado y la falta de estandarización entre observadores. Como alternativa, se propone el desarrollo de un sistema automatizado de apoyo diagnóstico basado en técnicas de inteligencia artificial y análisis de imágenes, el cual clasifica muestras de sangre periférica mediante la extracción manual de características de intensidad, textura, color y morfología. Se entrenaron y evaluaron diversos modelos de machine learning (KNN, SVM, Random Forest, XGBoost y MLPClassifier) utilizando una base de datos de 3562 imágenes obteniendo puntuaciones F1 superiores al 99,5%. Además, se desarrolló una interfaz gráfica con funciones de autenticación, carga de muestras, almacenamiento de reportes y gestión de usuarios. El sistema evidenció alta precisión diagnóstica con bajos requerimientos computacionales, demostrando su potencial como una herramienta complementaria para el trabajo de los hematólogos. ; Capítulo 1 . 17 1.1 Descripción del problema . 17 1.2 Justificación del problema . 19 1.3 Pregunta de investigación .22 1.4 Objetivo general . 22 1.5 Objetivos específicos . 22 1.6 Limitaciones . 22 Capítulo 2 . 25 2.1 Estado del arte . 25 2.2 Marco teórico . 30 2.2.1 Leucemia Linfoblástica Aguda . 30 2.2.2 Diagnóstico de LLA . 31 2.2.3 Procesamiento de imágenes . 34 2.2.3.1 Mejoras en la calidad visual . 34 2.2.3.2 Reducción de ruido . 35 2.2.3.3 Detección de bordes y regiones . 36 2.2.3.4 Aumento de datos . 38 2.2.4 Clasificación por IA . 38 2.2.5 Machine Learning . 39 2.2.5.1 Outliers . 40 2.2.5.2 Selección de características . 40 2.2.5.3 Modelos de ML . 41 2.2.5.4 Validación cruzada . 43 2.2.6 Deep learning . 43 2.2.7 Pruebas de rendimiento . 44 2.2.7.1 Métricas de rendimiento . 44 2.2.7.2 Matriz de confusión . 46 2.2.8 Evaluación con Escala Likert . 47 2.2.9 Pruebas de usuario . 47 2.3 Marco legal . 47 Capítulo 3 . 50 3.1 Características del software . 50 ...