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http://hdl.handle.net/10609/91366
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Borràs Ros, Jan | - |
dc.contributor.other | Prados Carrasco, Ferran | - |
dc.date.accessioned | 2019-02-05T09:27:36Z | - |
dc.date.available | 2019-02-05T09:27:36Z | - |
dc.date.issued | 2019-01 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10609/91366 | - |
dc.description.abstract | En aquest treball es vol entrenar una Xarxa neuronal convolucional amb capacitatper classificar 8 tipus de teixits propis de la histologia del càncer de còlon. Posteriorment es provarà l'eficàcia de l'algoritme per classificar les regions d' unes imatges obtingudes de biòpsies de pacients amb càncer colorrectal. Per construir la Xarxa Convolucional s'ha emprat el llenguatge de programació Python mitjançant la llibreria de funcions PyTorch desenvolupada i mantinguda per Facebook Inc. Conjuntament amb PyTorch s'ha utilitzat la llibreria de funcions Fastai, que permet aplicar diferents bones pràctiques mitjançant PyTorch. Les bones pràctiques són mètodes que s'apliquen a la Xarxa Convolucional per tal de millorar l'exactitud final i que han estat desenvolupats per altres investigadors en l'aplicació d'altres models de Xarxa Neuronal Convolucional. | ca |
dc.description.abstract | In the present study the main target is to train a Convolutional Neural Network with the capacity to classify 8 different colorrectal cancer tissue types from cancer histology. After that we tested the performance of the algorithm to classify the regions of real biopsy images obtained from colorrectal cancer patients. To build the Convolutional Network we have used Python with PyTorch library, developed and mantained by Facebook Inc. Altogether with PyTorch we have used Fastai library which allows to use a set of functions to test good practices with the aim to improve final accuracy. This good practices methods have been developed by other researchers in the application of other Convolutional Neural Network models. | en |
dc.description.abstract | En este trabajo se quiere entrenar una Red neuronal convolucional con capacitatper clasificar 8 tipos de tejidos propios de la histología del cáncer de colon. Posteriormente se probará la eficacia del algoritmo para clasificar las regiones de unas imágenes obtenidas de biopsias de pacientes con cáncer colorrectal. Para construir la Red Convolucional se ha empleado el lenguaje de programación Python mediante la librería de funciones PyTorch desarrollada y mantenida por Facebook Inc. Conjuntamente con PyTorch se ha utilizado la librería de funciones Fastai, que permite aplicar diferentes buenas prácticas mediante PyTorch. Las buenas prácticas son métodos que se aplican en la Red Convolucional para mejorar la exactitud final y que han sido desarrollados por otros investigadores en la aplicación otros modelos de Red Neuronal Convolucional. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | cat | - |
dc.publisher | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) | - |
dc.rights | GNU Free Documentation License. | - |
dc.rights.uri | http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html | - |
dc.subject | redes neuronales convolucionales | es |
dc.subject | xarxes neuronals convolucionals | ca |
dc.subject | convolutional neural network | en |
dc.subject | PyTorch | ca |
dc.subject | PyTorch | es |
dc.subject | PyTorch | en |
dc.subject | càncer colorrectal | ca |
dc.subject | cáncer colorrectal | es |
dc.subject | colorectal cancer | en |
dc.subject.lcsh | Bioinformatics -- TFM | en |
dc.title | Classificació automatitzada d'imatges histològiques mitjançant una xarxa neuronal convolucional. Una aplicació per al tractament del càncer colorrectal | - |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | - |
dc.audience.educationlevel | Estudis de Màster | ca |
dc.audience.educationlevel | Estudios de Máster | es |
dc.audience.educationlevel | Master's degrees | en |
dc.subject.lemac | Bioinformàtica -- TFM | ca |
dc.subject.lcshes | Bioinformática -- TFM | es |
dc.contributor.tutor | Alférez, Santiago | - |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
Aparece en las colecciones: | Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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jborrasrosTFM0119memoria.pdf | Memòria del TFM | 7,81 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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