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http://ciateq.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1020/716| Implementación de ESRGAN en sistema embebido para mejorar resolución y calidad en imágenes de ultrasonido | |
| Manuel de Jesús Huitrado Dromundo CAROLINA RETA CASTRO | |
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| Ecocardiogramas Super resolución Aprendizaje profundo ESRGAN Sistema embebido Ecocardiograms Super-resolution Deep learning Embedded system | |
| La ecografía es una herramienta clave en el diagnóstico y seguimiento de enfermedades. Sin embargo, las imágenes obtenidas a menudo presentan limitaciones en términos de resulución, especialmente en el caso de los ecocardgiogramas. Esto se ddebe a la priorización de una alta frecuencia de muestreo en lugar de una alta resolución, lo que le permite al técnico del equipo capturar con precisión el movimiento de las partes anatómicas. En este trabajo, se plantea la implementación de técnicas de aprendizaje produndo, específicamente la red ESRGAN, en un sistema embebido con el propósito de mejorar la resolución y calidad de las imágenes de ultrasonido. La solución propuesta no se limita a ecocardiogramas, sino que es aplicable a todas las imágenes de ultrasonido. ESto es importante dada la existencia de equipos antiguos en instituciones de saludo que producen imágenes de mala o baja calidad. Ultrasound is a key tool in the diagnosis and monitoring of deseas. However, the imagenes often exhibit limitations in resolution, which are particularly noticeable in echocardiograms. This happens from prioritizing a high sampling frequency over high resolution, which enables the equipment technician to precisely capture anatomical motion. In this work, we propose implementing deep learning techniques, specifically the ESRGAN network, within an embedded system, aiming to enhance the resolution and quality of ultrasound images. Importantly, this solucion is not limited to echocardiograms, it is applicable to all ultrasound images. This is significant given the presence of outdated equipment in healthcar institutions that produces low-quality images. | |
| Federación Global de Profesiones A.C. | |
| 2023 | |
| Artículo | |
| FEGLININ, año 7, vol. 3.2, no. 27, pág. 20-27. | |
| Español | |
| Público en general | |
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| publishedVersion - Versión publicada | |
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| Implementacion de Esrgan.pdf | 872.18 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |