Prototipo para asistencia en detección temprana de deformaciones de columna utilizando redes neuronales profundas

Autores
Piotroski, Angeles; Stetson, Damián; Godoy, Diego Alberto; Albornoz, Enrique Marcelo
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En la actualidad, los métodos de inspección para diagnóstico dedesviaciones anormales en la columna (escoliosis, cifosis, lordosis, etc.) sonprincipalmente visuales, permiten tener un indicador temprano pero resultan serlimitadas y fuertemente influenciadas por la experticia del especialista. Esto secomplementa con estudios más complejos y precisos que utilizan otrasmodalidades de imágenes (RX, TAC, RMN, 3D, etc.), los que necesitansoftware específico semi-automático. En este trabajo se presenta el estudio,diseño y desarrollo de una herramienta automática para la asistencia en elprediagnóstico y el seguimiento de desviaciones anormales corporalesposteriores del cuerpo humano, a partir de fotografías obtenidas con cualquierdispositivo. Se propuso un método novedoso que utiliza imágenes de espaldasde las personas que son procesadas para obtener puntos relacionados alesqueleto de la persona a través de redes neuronales profundas. A partir deestos señaladores anatómicos se calculan diferentes medidas que se utilizanpara estimar la condición de la persona. La definición, diseño y desarrollo deltrabajo estuvo acompañado por un especialista en estas patologías, y coincidióen que los resultados son prometedores aunque se requiere la realización de unamayor cantidad de pruebas.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Escoliosis
Redes Neuronales Convolucionales
Prediagnóstico
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/165432

id SEDICI_02a8ef1b67c2f47ab59ad3ae9f8df49c
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/165432
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Prototipo para asistencia en detección temprana de deformaciones de columna utilizando redes neuronales profundasPiotroski, AngelesStetson, DamiánGodoy, Diego AlbertoAlbornoz, Enrique MarceloCiencias InformáticasEscoliosisRedes Neuronales ConvolucionalesPrediagnósticoEn la actualidad, los métodos de inspección para diagnóstico dedesviaciones anormales en la columna (escoliosis, cifosis, lordosis, etc.) sonprincipalmente visuales, permiten tener un indicador temprano pero resultan serlimitadas y fuertemente influenciadas por la experticia del especialista. Esto secomplementa con estudios más complejos y precisos que utilizan otrasmodalidades de imágenes (RX, TAC, RMN, 3D, etc.), los que necesitansoftware específico semi-automático. En este trabajo se presenta el estudio,diseño y desarrollo de una herramienta automática para la asistencia en elprediagnóstico y el seguimiento de desviaciones anormales corporalesposteriores del cuerpo humano, a partir de fotografías obtenidas con cualquierdispositivo. Se propuso un método novedoso que utiliza imágenes de espaldasde las personas que son procesadas para obtener puntos relacionados alesqueleto de la persona a través de redes neuronales profundas. A partir deestos señaladores anatómicos se calculan diferentes medidas que se utilizanpara estimar la condición de la persona. La definición, diseño y desarrollo deltrabajo estuvo acompañado por un especialista en estas patologías, y coincidióen que los resultados son prometedores aunque se requiere la realización de unamayor cantidad de pruebas.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2023-09info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf15-19http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165432spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/804info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7496info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T11:35:41Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/165432Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 11:35:42.067SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Prototipo para asistencia en detección temprana de deformaciones de columna utilizando redes neuronales profundas
title Prototipo para asistencia en detección temprana de deformaciones de columna utilizando redes neuronales profundas
spellingShingle Prototipo para asistencia en detección temprana de deformaciones de columna utilizando redes neuronales profundas
Piotroski, Angeles
Ciencias Informáticas
Escoliosis
Redes Neuronales Convolucionales
Prediagnóstico
title_short Prototipo para asistencia en detección temprana de deformaciones de columna utilizando redes neuronales profundas
title_full Prototipo para asistencia en detección temprana de deformaciones de columna utilizando redes neuronales profundas
title_fullStr Prototipo para asistencia en detección temprana de deformaciones de columna utilizando redes neuronales profundas
title_full_unstemmed Prototipo para asistencia en detección temprana de deformaciones de columna utilizando redes neuronales profundas
title_sort Prototipo para asistencia en detección temprana de deformaciones de columna utilizando redes neuronales profundas
dc.creator.none.fl_str_mv Piotroski, Angeles
Stetson, Damián
Godoy, Diego Alberto
Albornoz, Enrique Marcelo
author Piotroski, Angeles
author_facet Piotroski, Angeles
Stetson, Damián
Godoy, Diego Alberto
Albornoz, Enrique Marcelo
author_role author
author2 Stetson, Damián
Godoy, Diego Alberto
Albornoz, Enrique Marcelo
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Escoliosis
Redes Neuronales Convolucionales
Prediagnóstico
topic Ciencias Informáticas
Escoliosis
Redes Neuronales Convolucionales
Prediagnóstico
dc.description.none.fl_txt_mv En la actualidad, los métodos de inspección para diagnóstico dedesviaciones anormales en la columna (escoliosis, cifosis, lordosis, etc.) sonprincipalmente visuales, permiten tener un indicador temprano pero resultan serlimitadas y fuertemente influenciadas por la experticia del especialista. Esto secomplementa con estudios más complejos y precisos que utilizan otrasmodalidades de imágenes (RX, TAC, RMN, 3D, etc.), los que necesitansoftware específico semi-automático. En este trabajo se presenta el estudio,diseño y desarrollo de una herramienta automática para la asistencia en elprediagnóstico y el seguimiento de desviaciones anormales corporalesposteriores del cuerpo humano, a partir de fotografías obtenidas con cualquierdispositivo. Se propuso un método novedoso que utiliza imágenes de espaldasde las personas que son procesadas para obtener puntos relacionados alesqueleto de la persona a través de redes neuronales profundas. A partir deestos señaladores anatómicos se calculan diferentes medidas que se utilizanpara estimar la condición de la persona. La definición, diseño y desarrollo deltrabajo estuvo acompañado por un especialista en estas patologías, y coincidióen que los resultados son prometedores aunque se requiere la realización de unamayor cantidad de pruebas.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
description En la actualidad, los métodos de inspección para diagnóstico dedesviaciones anormales en la columna (escoliosis, cifosis, lordosis, etc.) sonprincipalmente visuales, permiten tener un indicador temprano pero resultan serlimitadas y fuertemente influenciadas por la experticia del especialista. Esto secomplementa con estudios más complejos y precisos que utilizan otrasmodalidades de imágenes (RX, TAC, RMN, 3D, etc.), los que necesitansoftware específico semi-automático. En este trabajo se presenta el estudio,diseño y desarrollo de una herramienta automática para la asistencia en elprediagnóstico y el seguimiento de desviaciones anormales corporalesposteriores del cuerpo humano, a partir de fotografías obtenidas con cualquierdispositivo. Se propuso un método novedoso que utiliza imágenes de espaldasde las personas que son procesadas para obtener puntos relacionados alesqueleto de la persona a través de redes neuronales profundas. A partir deestos señaladores anatómicos se calculan diferentes medidas que se utilizanpara estimar la condición de la persona. La definición, diseño y desarrollo deltrabajo estuvo acompañado por un especialista en estas patologías, y coincidióen que los resultados son prometedores aunque se requiere la realización de unamayor cantidad de pruebas.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-09
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165432
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165432
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/804
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7496
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
15-19
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846064381229531136
score 13.221938