Macías Gordaliza, Pedro2024-05-202024-05-202017-10-02https://hdl.handle.net/20.500.14468/14154En este trabajo se introducen dos nuevas metodologías esenciales en la evaluación de nuevos fármacos destinados a la erradicación de la Tuberculosis utilizando imágenes de tomografía axial computarizada de alta resolución. Ambas técnicas hacen uso de múltiples herramientas del campo de la inteligencia artificial, con el fin de automatizar los procedimientos y extraer información relevante dentro de un contexto altamente multidisciplinar. Así la primera de las herramientas presentadas, presenta un método capaz de segmentar automáticamente pulmones infectados. Mientras que la segunda metodología expone un nuevo flujo de trabajo para la clasificación de regiones anómalas en pulmones infectados, mediante el uso de la textura en imágenes afrontando un problema clásico en los datos procedente de aplicaciones biomédicas, como es el desequilibrio entre las clases a clasificar.esinfo:eu-repo/semantics/openAccesstesis de maestríaTuberculosispulmónsegmentaciónclasificaciónlesióninfecciónimagen médicaTomografía Axial Computarizadaimplementación de software