Examinando por Autor "Perez Fiestas, Renatto Jesus"

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    Sistema de visión artificial como apoyo en el proceso de diagnóstico de lesiones cerebrales en la empresa Ecoray Diagnóstico
    (Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2026) Perez Fiestas, Renatto Jesus; Aranguri Garcia, Maria Ysabel
    Esta investigación presenta un sistema de visión artificial para apoyar el diagnóstico de lesiones cerebrales en Ecoray Diagnósticos. El objetivo fue integrar un flujo confiable que abarca lectura DICOM, preprocesamiento de tomografías y clasificación automática de subtipos de hemorragia intracraneal, mediante una red DenseNet-121 exportada a ONNX e incorporada en una aplicación de escritorio desarrollada en Java. El modelo se entrenó combinando 3713 estudios públicos rotulados de tomografías cerebrales y 184 estudios locales de la clínica Ecoray. El desarrollo se llevó a cabo con un diseño cuasi experimental y se organizó en módulos. El sistema incluye validación de metadatos DICOM, normalización de las imágenes, reducción de ruido, redimensionamiento y conversión a tensores para la red neuronal, además de un registro de auditoría y la generación de reportes mediante JasperReports. Los resultados muestran una validación basada en 184 estudios locales no utilizados en el entrenamiento para lo cual se obtuvo una exactitud global del 87%, una sensibilidad del 84% y una especificidad del 90%, lo que indica un desempeño clínicamente aceptable en la mayoría de los subtipos modelados los cuales son hemorragia epidural, intraparenquimal, intraventricular, subaracnoidea, subdural y la clase ninguno. El tiempo medio de procesamiento se mantuvo alrededor de cuatro segundos por estudio, reduciendo de forma notable el tiempo necesario para elaborar el informe en comparación con el flujo manual. La usabilidad, medida con el cuestionario SUS aplicado a los radiólogos, alcanzó un 82%, por encima del umbral de 68 considerado aceptable. El sistema se integró al flujo operativo como herramienta de apoyo, sin reemplazar el criterio del especialista, aportando estandarización del preanálisis, priorización de casos y trazabilidad técnica, además de lineamientos para su mantenimiento y mejora futura.