SEGMENTACIÓN AUTOMÁTICA DE LESIONES ISQUÉMICAS EN TOMOGRAFÍA COMPUTARIZADA SIN CONTRASTE USANDO REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES

Abstract

ESTE TRABAJO FIN DE GRADO SE CENTRA EN EL DESARROLLO Y VALIDACIóN DE UN SISTEMA BASADO EN TéCNICAS DE DEEP LEARNING PARA LA SEGMENTACIóN AUTOMáTICA DE LESIONES DE ICTUS ISQUéMICO EN IMáGENES DE TOMOGRAFíA COMPUTARIZADA SIN CONTRASTE. EL OBJETIVO ES OBTENER UNA CUANTIFICACIóN PRECISA Y REPRODUCIBLE DEL VOLUMEN DE INFARTO CEREBRAL, REDUCIENDO LA DEPENDENCIA DE LA SEGMENTACIóN MANUAL Y CONTRIBUYENDO AL APOYO EN LA TOMA DE DECISIONES CLíNICAS EN ENTORNOS DE NEURORRADIOLOGíA.