Clasificación automática de tumores de ovario y citologías cervicovaginales a partir de imágenes ecográficas y microscópicas mediante su análisis con técnicas de aprendizaje automático.

Aplicar técnicas de Aprendizaje Automático para la clasificación diagnóstica de imágenes ecográficas de tumores de ovario e imágenes microscópicas de citologías cervicovaginales teñidas con la técnica de Papanicolaou. Aplicar técnicas de Aprendizaje Automático para la clasificación de descriptores geométricos obtenidos de imágenes ecográficas de tumores ováricos mediante Fast Fourier Transform y comparar con los resultados obtenidos con otros trabajos que utilizan la misma base de datos. Crear una base de datos mediante fusión de imágenes para mezclar y superponer las células originales y aumentando el número de imágenes disponibles para clasificación. Aplicar Deep Learning para la clasificación de las imágenes microscópicas de la base de datos de nueva creación y comparar los resultados con los obtenidos en la clasificación de la base de datos original. METODO Se realizará el análisis de resultados de la aplicación de clasificadores basados en Aprendizaje Automático clásicos sobre una base de datos de descriptores extraídos mediante Transformada de Fourier a partir de una colección de 187 imágenes ecográficas de tumores de ovario, 112 benignos y 75 malignos, cedidos por la Universidad de Buckingham, que a su vez obtuvo las imágenes originales de la Universidad Católica de Leuven. Las características que se clasifican son Histogramas de Intensidad y Descriptores de Patrón Binario Local. También se realizará la clasificación de imágenes microscópicas de células escamosas cervicovaginales teñidas mediante la técnica de Papanicolaou aplicando una red neuronal convolucional. La muestra es creada a partir de 10 citologías cervicovaginales procedentes del Servicio de Anatomía Patológica del Complejo Hospitalario Universitario Santa Lucía-Santa María del Rosell (Cartagena, Murcia), de donde se extrajeron 1405 células. 450 normales, 323 ASC-US, 213 L-SIL, 419 H-SIL. Además, a partir de estas células se desarrolla un sistema de fusión de imágenes para aumentar el nú mero de imágenes de la muestra, obteniendo 20.000 imágenes por cada categoría, 80.000 en total. RESULTADOS La clasificación de características descriptivas de imágenes ecográficas de tumores de ovario ofrece resultados similares a los obtenidos por un observador experimentado cuando se aplica los métodos Linear Discriminant, Support Vector Machine y Extreme Learning Machine. La clasificación de células escamosas cervicales mediante Deep Learning ofrece resultados interesantes, que mejoran al aumentar el tamaño muestral de entrenamiento aunque estas imágenes sean más complejas por la fusión, obteniendo resultados comparables a los obtenidos por patólogos expertos. CONCLUSIONES Los métodos basados en Inteligencia Artificial pueden tener utilidad para el disenño de sistemas de ayuda al diagnóstico médico asistidos por ordenador, para la clasificación de imágenes ecográficas de tumores de ovario, así como para la detección de células escamosas cervicales atípicas procedentes de citologías cervicovaginales teñidas mediante la técnica de Papanicolaou. Los descriptores Geométricos obtenidos mediante Fast Fourier Transform aportan información útil y relevante para la clasificación de ecografías de tumores de ovario, mejorando los resultados obtenidos en nuestro estudio en comparación con otros estudios anteriores realizados sobre la misma base de datos. Se ha generado una base de datos mediante fusión de imágenes con transparencia a partir de la base de datos original de células escamosas cervicovaginales, obteniendo una colección de 80.000 imágenes de nueva creación, con mayor complejidad. Al aplicar las técnicas de Deep Learning sobre la base de datos de nueva creación, se comprueba que aumentando el número de imágenes de muestra, independientemente de su complejidad, se mejora los resultados y la estabilidad de la clasificación.Medicin

A Benign Ovarian Tumour developing an Endometrial Cancer? Sertoliform Ovarian Cystoadenoma getting together with an Endometrioid Adenocarcinoma

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Clasificación automática de tumores de ovario y citologías cervicovaginales a partir de imágenes ecográficas y microscópicas mediante su análisis con técnicas de aprendizaje automático.

Aplicar técnicas de Aprendizaje Automático para la clasificación diagnóstica de imágenes ecográficas de tumores de ovario e imágenes microscópicas de citologías cervicovaginales teñidas con la técnica de Papanicolaou. Aplicar técnicas de Aprendizaje Automático para la clasificación de descriptores geométricos obtenidos de imágenes ecográficas de tumores ováricos mediante Fast Fourier Transform y comparar con los resultados obtenidos con otros trabajos que utilizan la misma base de datos. Crear una base de datos mediante fusión de imágenes para mezclar y superponer las células originales y aumentando el número de imágenes disponibles para clasificación. Aplicar Deep Learning para la clasificación de las imágenes microscópicas de la base de datos de nueva creación y comparar los resultados con los obtenidos en la clasificación de la base de datos original. METODO Se realizará el análisis de resultados de la aplicación de clasificadores basados en Aprendizaje Automático clásicos sobre una base de datos de descriptores extraídos mediante Transformada de Fourier a partir de una colección de 187 imágenes ecográficas de tumores de ovario, 112 benignos y 75 malignos, cedidos por la Universidad de Buckingham, que a su vez obtuvo las imágenes originales de la Universidad Católica de Leuven. Las características que se clasifican son Histogramas de Intensidad y Descriptores de Patrón Binario Local. También se realizará la clasificación de imágenes microscópicas de células escamosas cervicovaginales teñidas mediante la técnica de Papanicolaou aplicando una red neuronal convolucional. La muestra es creada a partir de 10 citologías cervicovaginales procedentes del Servicio de Anatomía Patológica del Complejo Hospitalario Universitario Santa Lucía-Santa María del Rosell (Cartagena, Murcia), de donde se extrajeron 1405 células. 450 normales, 323 ASC-US, 213 L-SIL, 419 H-SIL. Además, a partir de estas células se desarrolla un sistema de fusión de imágenes para aumentar el nú mero de imágenes de la muestra, obteniendo 20.000 imágenes por cada categoría, 80.000 en total. RESULTADOS La clasificación de características descriptivas de imágenes ecográficas de tumores de ovario ofrece resultados similares a los obtenidos por un observador experimentado cuando se aplica los métodos Linear Discriminant, Support Vector Machine y Extreme Learning Machine. La clasificación de células escamosas cervicales mediante Deep Learning ofrece resultados interesantes, que mejoran al aumentar el tamaño muestral de entrenamiento aunque estas imágenes sean más complejas por la fusión, obteniendo resultados comparables a los obtenidos por patólogos expertos. CONCLUSIONES Los métodos basados en Inteligencia Artificial pueden tener utilidad para el disenño de sistemas de ayuda al diagnóstico médico asistidos por ordenador, para la clasificación de imágenes ecográficas de tumores de ovario, así como para la detección de células escamosas cervicales atípicas procedentes de citologías cervicovaginales teñidas mediante la técnica de Papanicolaou. Los descriptores Geométricos obtenidos mediante Fast Fourier Transform aportan información útil y relevante para la clasificación de ecografías de tumores de ovario, mejorando los resultados obtenidos en nuestro estudio en comparación con otros estudios anteriores realizados sobre la misma base de datos. Se ha generado una base de datos mediante fusión de imágenes con transparencia a partir de la base de datos original de células escamosas cervicovaginales, obteniendo una colección de 80.000 imágenes de nueva creación, con mayor complejidad. Al aplicar las técnicas de Deep Learning sobre la base de datos de nueva creación, se comprueba que aumentando el número de imágenes de muestra, independientemente de su complejidad, se mejora los resultados y la estabilidad de la clasificación.Medicin

Infecciones del tracto genital inferior y enfermedad inflamatoria pélvica

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Fetal MRI as Complementary Study of Congenital Cystic Adenomatoid Malformation During Pregnancy: A Single Case Repor

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A Benign Ovarian Tumour developing an Endometrial Cancer? Sertoliform Ovarian Cystoadenoma getting together with an Endometrioid Adenocarcinoma

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Internado en Psicología Clínica 1 - PS333 - 202102

1El curso Internado en Psicología Clínica 1, de carácter práctico, está dirigido a los estudiantes del décimo primer ciclo y busca consolidar el desarrollo de las competencias generales y específicas aplicadas al campo de la psicología Clínica. En este periodo el estudiante se inserta en una nueva experiencia, la de aplicación de sus conocimientos a situaciones reales durante sus rotaciones clínicas, fase que le permite concluir su formación universitaria y en la que deberá ejercer roles pre profesionales en una institución del campo clínico. Una vez concluidos los 5 años de estudio, el estudiante debe estar en condiciones de demostrar las competencias el perfil profesional desarrolladas integrando el aprendizaje teórico con la experiencia práctica. El espacio de Internado en Psicología Clínica 1 ofrece al estudiante el acompañamiento académico que se realiza a través de la asesoría de las diferentes funciones y actividades que debe desempeñar como psicólogo clínico, en el mundo laboral pre profesional de la especialidad. Es requisito cumplir horas de prácticas distribuidas de la siguiente manera: horas de actividades en aula, trabajo individual, prácticas con simulación y prácticas de campo. Es importante respetar las condiciones establecidas en el reglamento de Internado y las de rotación , aceptando que son ineludibles y configuran parte de los objetivos de este curso, es por ello que hay que cumplir a cabalidad con las funciones o tareas que le sean asignadas en este espacio pre profesional, así como con las actividades de asesoría correspondientes en la Universidad, asistiendo a todas las actividades programadas. El curso Internado en Psicología Clínica 1 ha sido diseñado con el propósito de permitir al futuro psicólogo la integrar teoría y práctica, de manera que se evidencie el nivel de logro alcanzado en las diferentes competencias del perfil profesional que ha venido desarrollando a través de los años de su formación académica, haciéndose énfasis en las Competencias generales de: Pensamiento Crítico y Ciudadanía (nivel de logro 3) y en las competencias específicas de Fundamento teórico conceptual, Desarrollo Personal y Autoconocimiento, Análisis Social y Sistémico, Diagnóstico y diseño e Intervención y Evaluación, en el nivel de logro más alto con relación a la especialidad de psicología Clínica, teniendo como curso requisito haber aprobado todos los cursos hasta el décimo nivel

Internado en Psicología Clínica 2 - PS334 - 202102

El curso Internado en Psicología Clínica 2, de carácter práctico, está dirigido a los estudiantes del décimo segundo ciclo. Una vez concluidos los 11 semestres de estudios, el estudiante está en condiciones de demostrar las competencias del perfil profesional. El curso busca consolidar el desarrollo de las competencias generales y específicas aplicadas al campo de la Psicología Clínica. Para ello el estudiante participa de la experiencia de aplicar conocimientos a situaciones simuladas o reales en su centro de rotación. Con esta fase de aprendizaje concluye su formación universitaria poniendo en práctica sus roles pre profesionales. El espacio de internado en Psicología Clínica 2 ofrece al estudiante de la especialidad el acompañamiento académico a través de la asesoría y supervisión de los docentes del curso quienes harán seguimiento de las diferentes actividades que desempeñará en el mundo pre profesional. Es requisito cumplir horas semanales de prácticas distribuidas de la siguiente manera: horas de actividades en aula, trabajo individual, prácticas con simulación y prácticas externas; para estas últimas se considera las horas establecidas y las acordadas con el centro de rotación, aunque estas excedan el requerimiento de la Universidad. Es importante respetar las condiciones establecidas en el reglamento de Internado y las del centro de prácticas, aceptando que son ineludibles y configuran parte de los objetivos de este curso, es por ello que hay que cumplir a cabalidad con las funciones o tareas que le sean asignadas en este espacio pre profesional, así como con las actividades de asesoría correspondientes en la Universidad, asistiendo a las sesiones semanales con la supervisión del psicólogo de la especialidad. Propósito: El curso Internado en Psicología Clínica 2 tiene el propósito de facilitar al futuro psicólogo, experiencias de aprendizaje que le permitan demostrar el nivel de logro más alto en las diferentes competencias del perfil profesional que ha venido desarrollando a través de los años de su formación académica; se hará énfasis en las Competencias generales de Pensamiento Crítico y Ciudadanía y en las competencias específicas siguientes: Desarrollo Personal y Autoconocimiento, Fundamento Teórico-conceptual, Análisis Social y Sistémico, Diagnóstico y Diseño e Intervención y Evaluación de la especialidad de psicología clínica, teniendo como curso requisito Internado en Psicología Clínica 1