6 research outputs found
Sistema automàtic de detecció de lesions en imatges endoscòpiques
El projecte tracta sobre el desenvolupament d’un algorisme mitjançant MATLAB, pel diagnòstic de lesions provocades per angiodisplàsies en l’intestí prim, utilitzant imatges extretes d’un estudi realitzat per una càpsula endoscòpica.
Utilitzant tècniques de tractament d’imatge, es genera un algorisme capaç de segmentar les regions d’interès d’una imatge endoscòpica i classificar-les, en lesió o no lesió.
Per la segmentació, s’utilitzen tècniques com la binarització i transformada watershed, per discriminar de la imatge d’endoscòpia les regions d’interès.
Per la classificació de les regions discriminades, s’ha realitzat un estudi de les característiques més regulars que apareixen en les lesions, pel disseny de filtres singulars per aquest tipus de lesió, juntament amb la implementació d’un classificador estadístic tipus Bayesià.
En acabar s’obté un algorisme que supera, en la majoria de prestacions, a softwares contemporanis que tenen objectius similars
Análisis y propuesta de mejora de un servicio de farmacia hospitalaria.
El objetivo del presente proyecto es analizar los procesos de un servicio de farmacia hospitalaria (SFH) y proponer un catálogo de mejoras para reducir sus deficiencias de gestión. Para identificar el problema real y definir el caso: Se revisa, en la literatura especializada, cuáles son los retos actuales que deben afrontar los SFH, identificando la calidad, la seguridad y el coste como los pilares principales a reforzar para garantizar su sostenibilidad en el tiempo. Se define un SFH de tamaño medio como caso base de estudio y se describen sus procesos logísticos, detallando todas las tareas que se llevan a cabo y cuantificando sus recursos en tiempo y personal. Para analizar los procesos del SFH se define y desarrolla una metodología propia combinando la definición de indicadores con la selección de distintas herramientas de diagnóstico, tales como: los Cursogramas analíticos, el Análisis Modal de Fallos y Efectos, y los Diagramas de Yamazumi. Esta metodología ha permitido analizar los procesos del SFH base en tres dimensiones: la calidad, la seguridad y el coste. Tras definir y desarrollar la metodología de análisis de procesos, esta se aplica al caso base de SFH de tamaño medio descrito: Se identifican las oportunidades de mejora en cada una de las tres dimensiones para cada proceso. Se propone un catálogo de mejoras que incluye la automatización de procesos y la aplicación de técnicas lean. Se ofrece una posible solución viable a nivel técnico y económico, que supera gran parte de las deficiencias de gestión del sistema inicial. Finalmente, se realiza una estimación de la potencial mejora en la calidad, la seguridad y el coste, comparando deficiencias de gestión del sistema inicial y el sistema solución con los mismos indicadores antes y después de la hipotética aplicación de las mejoras propuestasObjectius de Desenvolupament Sostenible::3 - Salut i Benesta
Sistema automàtic de detecció de lesions en imatges endoscòpiques
El projecte tracta sobre el desenvolupament d’un algorisme mitjançant MATLAB, pel diagnòstic de lesions provocades per angiodisplàsies en l’intestí prim, utilitzant imatges extretes d’un estudi realitzat per una càpsula endoscòpica.
Utilitzant tècniques de tractament d’imatge, es genera un algorisme capaç de segmentar les regions d’interès d’una imatge endoscòpica i classificar-les, en lesió o no lesió.
Per la segmentació, s’utilitzen tècniques com la binarització i transformada watershed, per discriminar de la imatge d’endoscòpia les regions d’interès.
Per la classificació de les regions discriminades, s’ha realitzat un estudi de les característiques més regulars que apareixen en les lesions, pel disseny de filtres singulars per aquest tipus de lesió, juntament amb la implementació d’un classificador estadístic tipus Bayesià.
En acabar s’obté un algorisme que supera, en la majoria de prestacions, a softwares contemporanis que tenen objectius similars
Sistema automàtic de detecció de lesions en imatges endoscòpiques
El projecte tracta sobre el desenvolupament d’un algorisme mitjançant MATLAB, pel diagnòstic de lesions provocades per angiodisplàsies en l’intestí prim, utilitzant imatges extretes d’un estudi realitzat per una càpsula endoscòpica.
Utilitzant tècniques de tractament d’imatge, es genera un algorisme capaç de segmentar les regions d’interès d’una imatge endoscòpica i classificar-les, en lesió o no lesió.
Per la segmentació, s’utilitzen tècniques com la binarització i transformada watershed, per discriminar de la imatge d’endoscòpia les regions d’interès.
Per la classificació de les regions discriminades, s’ha realitzat un estudi de les característiques més regulars que apareixen en les lesions, pel disseny de filtres singulars per aquest tipus de lesió, juntament amb la implementació d’un classificador estadístic tipus Bayesià.
En acabar s’obté un algorisme que supera, en la majoria de prestacions, a softwares contemporanis que tenen objectius similars