Colección especial COVID-19

Permanent URI for this collection

https://riunet7pre.upv.es/handle/10251/147394

Esta colección especial recoge todo tipo de materales relacionados con la COVID-19 o de los coronavirus en general como aportación al mejor y más extenso conocimiento de estas enfermedades, como artículos o informes de investigación o materiales más divulgativo en las que ha participado la UPV.

 RDA Recomendaciones y pautas sobre el intercambio de datos para COVID-19,



Browse

Browsing Colección especial COVID-19 by UPV Entity "Centro de Biomateriales e Ingeniería Tisular"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Publication
    Estudio de la variabilidad inter-técnica de herramientas software para el diagnóstico de la COVID-19 basadas en algoritmos de aprendizaje máquina
    (Universitat Politècnica de València, 2021-07-29) Torres Oña, Irene; Moratal Pérez, David; Santabárbara Gómez, José Manuel; Romero Martín, Juan Antonio; Dpto. de Ingeniería Electrónica; Centro de Biomateriales e Ingeniería Tisular; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial
    [ES] La enfermedad por coronavirus (COVID-19) ha evolucionado y se ha expandido desde su brote en la ciudad de Wuhan, China en diciembre de 2019 hasta ser confirmada por la Organización Mundial de la Salud (OMS) en marzo, 2020 como pandemia mundial. Esta enfermedad es causada por el nuevo coronavirus identificado como síndrome respiratorio agudo grave coronavirus 2 (SARS-CoV-2) y debido a su alta tasa de reproducción y a su naturaleza infecciosa ha infectado hasta abril de 2021 a más de 130 millones de personas en el mundo. La detección de los pacientes infectados de forma rápida y precisa es crucial para frenar el avance de la enfermedad. El estándar para diagnosticar pacientes con coronavirus son las pruebas RT-PCR (¿Reverse Transcription-Polymerase Chain Reaction¿), un método rápido con un nivel de precisión limitado. Debido a sus limitaciones, se utilizan también estrategias de diagnóstico por imagen como la tomografía computarizada (TC) cuya sensibilidad de detección es mayor pero cuyo nivel de precisión diagnóstica queda de igual forma limitado. En dicho contexto surge la necesidad de desarrollar herramientas de detección automática basadas en técnicas de aprendizaje profundo como métodos complementarios que podrían ser eficientes para diagnosticar, así como para evaluar el pronóstico o la evolución de los pacientes con mayor precisión y exactitud. Por ello, el objetivo de este Trabajo Fin de Grado es el estudio de la variabilidad inter-técnica entre herramientas comerciales basadas en algoritmos de aprendizaje profundo para la detección y clasificación automática de la COVID-19. Se han seleccionado varias herramientas comerciales disponibles en ASCIRES Grupo Biomédico, con quien se ha desarrollado el presente Trabajo Fin de Grado. Se han analizado un total de 120 sujetos: 40 sujetos diagnosticados de COVID-19, 40 diagnosticados con neumonía y 40 sujetos control sin patologías pulmonares relacionadas, todos procedentes de la base de datos proporcionada por la empresa ASCIRES. Las imágenes de TC han sido evaluadas por las herramientas software y, a partir de la uniformización de los resultados, se ha llevado a cabo el análisis estadístico que ha permitido evaluar parámetros de sensibilidad, especificidad y variabilidad inter-técnica. Se han analizado las discrepancias y concordancias de los resultados entre herramientas comerciales en cuanto al volumen de opacidad detectado en los lóbulos pulmonares, así como la concordancia del diagnóstico del software con los estudios radiológicos de los sujetos, que han sido tomados como referencia.
  • Thumbnail Image
    Publication
    Retos COVID-19
    (Editorial Universitat Politècnica de València, 2022-02-11) Moratal Pérez, David; Dpto. de Ingeniería Electrónica; Centro de Biomateriales e Ingeniería Tisular; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial
    El 15 de marzo del 2020 marcó un antes y un después en nuestras vidas con el coronavirus como gran protagonista a nivel internacional. Nos acostamos un domingo por la noche, después de haber disfrutado del fin de semana al aire libre, y amanecimos encerrados en nuestras casas durante un periodo de tres meses. La población andaba perdida y las fake news se expandían a mayor velocidad que la transmisión del virus. Este libro presenta un total de cincuenta y dos artículos que, recogidos a lo largo de un año de pandemia, ofrecen al lector un dibujo del panorama vivido y de las inquietudes por las que hemos pasado. Desde las primeras medidas de protección individual (mascarilla sí, mascarilla no; cierre total sí versus cierre parcial mejor) a los primeros datos sobre la sintomatología de los enfermos o los tratamientos que se empezaron a aplicar sin conocer exactamente sus bondades. Investigaciones sobre el origen del virus, las promesas de que las vacunas iban a estar listas en breve¿ tantos interrogantes planteados a lo largo de unos meses que han ido pasando, situándonos en una rápida desescalada y, casi sin darnos cuenta, en la segunda ola después del verano.Poco después llegó Navidad y, tras ella, sin apenas margen temporal, la tercera ola, la cuarta y la quinta al inicio del verano, cuando gran parte de la población estaba vacunada y pensábamos que el verano era nuestro. Pero después de estos contagios sucesivos se nos plantean muchas dudas distintas. Todos estos temas son los que hemos plasmado en Retos COVID-19 y que inspiran este libro, siendo la vía diseñada para canalizar con rigor la correcta información a través de webinars, una página específica dentro de la web de la Fundación QUAES y newsletters semanales