Clasificación de MRI hepáticas de infantes utilizando herramientas de machine learning
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Date
2022-06
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"La obesidad es un problema mundial que suele iniciarse en la infancia o en la adolescencia. Los estudios sobre este tema se han dado desde diferentes enfoques, los objetivos han sido variados pero el más común es detectar las múltiples patologías que esta condición trae como consecuencia y de las cuales, las enfermedades hepáticas no son la excepción. Las investigaciones han mostrado entre otras cosas, que la acumulación de grasa en la zona del hígado es una de las primeras secuelas de la obesidad, además, se ha confirmado que la mayor frecuencia de esteatosis hepática en la población hispana se debe a una mayor prevalencia de obesidad. Los métodos que utilizan para estudios de obesidad son variados, van desde ecografías, bioimpedanciometría, absorción dual de rayos X, plicometría y MRI. En este trabajo se presenta una forma de distinguir entre imágenes de resonancia magnética (MRI) hepáticas de niños con normopeso y con obesidad, utilizando regiones de interés de la zona hepática e imágenes completas. Se emplean herramientas de Machine Learning como clasificadores y modelos de redes neuronales mediante Transfer Learning (TL), finalmente se hace una comparación del desempeño de los modelos empleados para el estudio".
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