La neumonía es una enfermedad respiratoria de alto riesgo cuya tasa de mortandad en
niños menores de 5 años es el 15% a nivel mundial, siendo esta la más alta según la
Organización Mundial de la Salud [1]. Esta enfermedad afecta directamente a los alveolos
llenándolos de pus lo cual tiene como consecuencia que la respiración sea dolorosa [1].
Para detectar la enfermedad se utiliza maquinaria que utiliza radiación ionizante la cual
genera daños perjudiciales a los niños en crecimiento. Adicionalmente, para lograr la
adquisición de estas maquinarias se requiere infraestructura adecuada para hacer la toma
de las imágenes, generando costos elevados.
Alternativamente, se han realizado investigaciones con respecto al diagnóstico utilizando
ultrasonido las cuales tienen grados de sensibilidad y especificidad que se encuentran por
encima del 80% [10]. El problema de utilizar ultrasonido es que las imágenes no siempre
se ven de buena calidad por lo que es necesario un entrenamiento previo para detectar
neumonía en las imágenes ecográficas. Adicionalmente, al tratarse de un diagnóstico
subjetivo es necesario contar con personal que tenga experiencia en imágenes de
ultrasonido para lograr un diagnóstico adecuado.
El presente trabajo de investigación desarrolló algoritmos basados en las características
del tórax en las imágenes ecográficas para poder detectar neumonía en niños cuyas
edades oscilan entre 6 meses y 5 años. Para este fin, se generó una base de datos con
niños diagnosticados como sanos y enfermos por médicos de la Universidad Tulane en
Nueva Orleans y de la Universidad Peruana Cayetano Heredia. A partir de dicha base de
datos, se utilizó técnicas de umbralización [22] y de un algoritmo de flujo óptico [24] con
puntos de corte variables para desarrollar un código que permita determinar si un paciente
tiene o no neumonía.
En tal sentido, se logró codificar un algoritmo utilizando métodos de umbralización cuya
exactitud media fue del 83.9% con un coeficiente de variación de 0.06 y un algoritmo de
flujo óptico cuya exactitud media fue del 80% con un coeficiente de variación de 0.15.
Dichos resultados son alentadores debido a la cercanía en exactitud en comparación con
los diagnósticos clínicos mostrados en el presente documento.
Finalmente, se hizo la comparación de ambos métodos así como las recomendaciones
necesarias para futuras investigaciones. / Tesis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:123456789/6211 |
| Date | 06 August 2015 |
| Creators | Romero Gutierrez, Stefano Enrique |
| Contributors | Castañeda Aphan, Benjamín |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | Pontificia Universidad Católica del Perú, Repositorio de Tesis - PUCP |
| Rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ |
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