[Compall] Fwd: Fwd: Defensa de tesis de Maestría en Ciencias y Tecnologías Biomédicas de la alumna MIRIAM DE JESUS SANCHEZ VILLA
Lucía de la Vega
lucia en inaoep.mx
Mar Ago 12 13:12:14 CST 2025
-------- Mensaje reenviado --------
Asunto: Defensa de tesis de Maestría en Ciencias y Tecnologías
Biomédicas de la alumna MIRIAM DE JESUS SANCHEZ VILLA
Fecha: Tue, 12 Aug 2025 11:30:39 -0600
De: Dirección de Formación Académica <dfa en inaoep.mx>
A: Todoinaoe <todoinaoe en inaoep.mx>
Hacemos una cordial invitación a toda la comunidad del INAOE para que
asistan a la Defensa de tesis: “Evaluación de convolucionales
deformables en la generación de imágenes médicas con redes generativas
antagónicas”dela alumna*MIRIAM DE JESUS SANCHEZ VILLA *para obtener el
grado de Maestra en Ciencias y Tecnologías Biomédicas, bajo la dirección
del Dr. Leopoldo Altamirano Robles y la codirección del Dr. Rafael
Izazaga Pérez.
Jurado de examen:
Dra. Raquel Díaz Hernández, INAOE.
Dr. Humberto Pérez Espinosa, INAOE.
Dr. José de Jesús Velázquez Arreola, Universidad Tecmilenio.
Visor académico: Dr. Sergio Camacho Lara.
Fecha: *miércoles 13 de agosto de 2025.*
Hora: *10:00 a.m.*
Lugar: *Salón Chavira.*
*_Resumen de tesis:_*
La generación de imágenes médicas es un área de creciente interés en la
investigación biomédica, debido a la necesidad de ampliar los conjuntos
de datos disponibles para el entrenamiento de modelos de diagnóstico
automatizado. En este contexto, las Redes Generativas Antagónicas (GAN)
han demostrado un gran potencial, aunque persisten desafíos asociados a
la preservación de detalles estructurales y patológicos finos en las
imágenes generadas. Este trabajo tiene como objetivo evaluar la
integración de Redes Deformables Convolucionales (DCN) dentro de una
arquitectura GAN, específicamente mediante la implementación de una WGAN
mejorada, para la generación de imágenes médicas del fondo de ojo. La
propuesta incluye el diseño e implementación de un generador que
incorpora progresivamente capas de convolución deformable, con el fin de
aumentar la capacidad del modelo para capturar variaciones espaciales
complejas inherentes a las imágenes médicas. Se utilizaron conjuntos de
datos especializados en imágenes de retina, aplicando un flujo de
preprocesamiento y segmentación para enriquecer el aprendizaje del
modelo. La evaluación del desempeño se realizó mediante métricas
cuantitativas reconocidas, tales como el Fréchet Inception Distance
(FID), el Structural Similarity Index (SSIM), el Mean Squared Error
(MSE) y el Inception Score (IS). Además, se aplicó la prueba estadística
de Wilcoxon para determinar la significancia de las diferencias
observadas entre las arquitecturas comparadas. Los resultados obtenidos
evidencian que la inclusión de capas deformables contribuye a mejorar la
calidad perceptual y estructural de las imágenes generadas, facilitando
la síntesis de detalles patológicos relevantes para el análisis clínico.
La mejor configuración, con una capa deformable en la séptima capa del
decoder (DCN-D7), alcanzó un SSIM de 0,5829, un PSNR de 11,86 dB y un
MSE de 71,92, con diferencias estadísticamente significativas frente al
modelo base (p <0.01). Además, obtuvo las pérdidas adversarial y de
severidad más bajas (0,2978 y 1,3764, respectivamente), lo cual sugiere
una mayor coherencia clínica. Aunque el FID fue intermedio (123,65), el
Inception Score alcanzó un valor competitivo de 1,5434 ±0,1800,
evidenciando una buena diversidad perceptual. En conjunto, estos
hallazgos respaldan la efectividad de las capas deformables cuando se
integran estratégicamente en el generador.
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