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dc.contributor.advisorVázquez Ingelmo, Andrea es_ES
dc.contributor.advisorGarcía Holgado, Alicia es_ES
dc.contributor.advisorGarcía Peñalvo, Francisco J. es_ES
dc.contributor.authorFraile Sanchón, Rubén
dc.date.accessioned2024-06-19T11:54:53Z
dc.date.available2024-06-19T11:54:53Z
dc.date.issued2023-01
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/158452
dc.descriptionTrabajo de Fin de Grado. Grado en Ingeniería Informática. Curso académico 2022-2023.es_ES
dc.description.abstract[ES]DICOM significa “Imágenes Digitales y Comunicaciones en Medicina” y fue desarrollado conjuntamente por la Asociación Nacional de Fabricante (NEMA) y el Colegio Americano de Radiología (ACR) para permitir la interoperabilidad entre equipos de imágenes con otros dispositivos. Este estándar es responsable de gobernar tanto el formato de imagen como los diversos protocolos de red necesarios para la transmisión de información de imágenes generadas durante las muchas “modalidades” de imágenes relacionadas con la atención médica, tales como resonancia magnética, medicina nuclear, tomografía computarizada y ultrasonidos. Por lo tanto, el estándar DICOM existe de una forma u otra desde 1983 y continúa evolucionando cada año. En el marco del manejo y gestión de imágenes DICOM, este proyecto consiste en la ampliación de una aplicación ya existente como es KoopaML, aplicación web enmarcada en el contexto del Departamento de Cardiología del Hospital Universitario de Salamanca, cuyo objetivo es permitir que sus usuarios puedan entrenar sus propios modelos, analizar sus datos y realizar tareas sobre ellos sin la necesidad de tener conocimientos de programación. A esta herramienta se le suma la existencia de Cartier IA, plataforma de almacenamiento y visualización de datos e imágenes médicas usada también en el Departamento de Cardiología. Esta ampliación se basa en la recepción, almacenamiento y gestión de imágenes DICOM en KoopaML. La recepción y almacenamiento se realiza a través de la transmisión de estos archivos a través de otros PACS (Sistema de Archivo y Comunicación de Imágenes) como puede ser Cartier IA, de esta manera se evita que los usuarios de ambos sistemas tengan que realizar unas acciones en un sistema y otras en el otro y así ahorrar tiempo. En cuanto a la gestión de estas imágenes, se les pueden aplicar algoritmos de Inteligencia Artificial a éstas y, modificarlas utilizando diferentes herramientas de edición para medir, anotar, recortar, acercar, desplazar y segmentar entre otras.es_ES
dc.description.abstract[EN]DICOM stands for “Digital Imaging and Communications in Medicine” and was developed jointly by the National Electrical Manufacturers Association (MENA) as well as the American College of Radiology (ACR) to permit interoperability between imaging equipment as well as with other devices. This standard is responsible for governing both the image format as well as generated during the many healthcare related imaging “modalities” such as magnetic resonance, nuclear medicine, computed tomography and ultrasounds. The DICOM standard has existed in one form or the order since 1983 and continues to evolve every year. In the context of DICOM image handling and management, this project consists of the expansion of an existing application such as KoopaML, a web application framed in the context of the Cardiology Department of the University Hospital of Salamanca, whose objective is to allow its users to train their own models, analyze their data and perform tasks about them without the need to have programming knowledge. Added to this tool is the existence of Cartier IA, a storage and visualization platform for medical data and images also used in the Department of Cardiology. This extension is based on the reception, storage, and management of DICOM images in KoopaML. The reception and storage are done through the transmission of these files through other PACS (Picture Archiving and Communication System) such as Cartier IA, in this way it is avoided that the users of both systems must carry out certain actions in one system have to carry out certain actions in one system and others in the other, this saving time. Regarding the management of these images, Artificial Intelligence algorithms can be applied to them and modified using different editing tools to measure, annotate, crop, zoom, move, and segment, among others.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectInteligencia Artificiales_ES
dc.subjectAlgoritmoses_ES
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectDICOMes_ES
dc.subjectPACSes_ES
dc.subjectArtificial Intelligencees_ES
dc.subjectAlgorithmses_ES
dc.subjectMachine Learninges_ES
dc.titleAplicación para la recepción, almacenamiento y gestión de imágenes DICOM en el sector sanitarioes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificiales_ES
dc.subject.unesco1203.17 Informáticaes_ES
dc.subject.unesco1203.20 Sistemas de Control Medicoes_ES
dc.subject.unesco5701.04 Lingüística Informatizadaes_ES
dc.subject.unesco3205.01 Cardiologíaes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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