Análisis Estadístico de Imágenes Hiperespectrales para la Clasificación de Tumores Cerebrales

Abstract

El objetivo general del proyecto es la clasificación de diferentes áreas de tumores cerebrales a través de imágenes hiperespectrales. Para clasificar las imágenes usaremos algoritmos de Machine Learning, específicamente la Máquina de Vectores de Soporte (SVM). En el diagnóstico médico se debe de ser lo más riguroso posible, y el algoritmo puede ser usado en el quirófano, es necesario mostrar al cirujano por medio de una pantalla, una imagen procesada del paciente con los tejidos ya clasificados. La metodología llevada a cabo se basa en comprobar cómo estos modelos entrenados predicen las diferentes áreas del tumor, obteniendo resultados para determinar la mejor forma para entrenar un modelo. Por ello tendremos en cuenta el entrenamiento y del paciente al que corresponden. Se concluye que el mejor modelo para realizar este TFM son las SVM en este caso se usaran únicamente los datos propios de cada paciente para entrenar (y predecir) los tipos de tejidos.