Aplicación de redes neuronales multimodales para la segmentación y clasificación de tumores en imágenes médicas.

Abstract

Detectar y clasificar tumores cerebrales es un reto fundamental dentro del ámbito médico. Un diagnóstico rápido y preciso es esencial para garantizar un tratamiento eficaz en pacientes afectados. Este proyecto se enfoca en investigar y encontrar un sistema inteligente, basado en redes neuronales multimodales, que aborde el problema desde una perspectiva más amplia. El objetivo es ser capaces de analizar las imágenes médicas, extrayendo información relevante con mayor profundidad y combinando distintos tipos de información para mejorar el rendimiento y los resultados. Para mejorar la segmentación, junto con la imagen, se integran datos clínicos del paciente, que también se usan para estimar el tiempo de vida, y por otro, se trabajan con diferentes tipos de imágenes médicas como entrada.

Detecting and classifying brain tumors is a fundamental challenge in the medical field. A fast and accurate diagnosis is essential to ensure effective treatment for affected patients. This project focuses on researching and finding an intelligent system based on multimodal neural networks that approaches the problem from a broader perspective. The goal is to analyze medical images by extracting relevant information in greater depth and combining different types of data to improve performance and outcomes. To enhance segmentation, clinical data from the patient is integrated along with the medical images. These clinical features are also used to estimate survival time. Additionally, various types of medical images are used as input to enrich the analysis.