Centros y grupos de investigación

Fuente de financiamiento: Interna
Fecha de inicio: abril 2021
Duración: 9 meses
Campus: Lima Centro

Resumen

El tendón de Aquiles es el encargado de conectar el hueso del talón con los músculos de la pantorrilla. Debido a diversas actividades deportivas, o en el caso de actividades en el adulto mayor, se originan daños de todo tipo, entre ellos el desgarro y la ruptura. Los problemas en el tendón de Aquiles son más frecuentes al parecer, para lo cual se realizan varios diagnósticos y tratamientos, entre ellos guardar reposo, incluir cirugía, entre otros. Por esta razón un buen diagnóstico garantiza el uso adecuado del tratamiento a seguir. Debido al costo que implica realizar radiografías, y resonancias magnéticas por citar algunos, el presente proyecto plantea el uso de procesamiento de imágenes usando Deep Learning a partir de fotos tomadas en la zona de interés. Para ello se plantea utilizar una red neuronal de aprendizaje automático, ello con el fin de realizar una clasificación y posterior segmentación de los daños en la zona de interés como el tendón. Por ello se plantea implementar una inspección de manera automatizada mediante la segmentación de zonas de interés a través de una red neuronal convolucional computarizada. Finalmente, se procederá al entrenamiento y validación de la red neuronal, la cual va a permitir segmentar morfológicamente las imágenes y permitir el reconocimiento de anomalías en el tendón y brindar un diagnóstico. Todo ello utilizando una interfaz que sea amigable con el usuario para un fácil manejo.

Equipo de Investigación

• Investigador Principal: Andrés Gonzales Galvez
• Co-investigador: Felipe Fernando Arancel LLerena
• Co-investigador externo: Luis Giancarlo Arenas Clemente
• Co-investigador externo: José Luis Napán Herrera
• Asistente de investigación: George Anthony Zegarra Vargas
• Asistente de investigación: Piero Francescco Egoavil Hinostroza

Contacto

C18609@utp.edu.pe