GenPer : software de tomografía por microondas

Estanislao María Ledesma, tutor César Federico Caiafa.

2021.

148 págs. : ilustraciones ; cm.

Director de trabajo: Cesar F. Caiafa.

Informe de Trabajo Profesional. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería, 2021.

Resumen: GenPer ("Generador de permitividades") es un software capaz de reconstruir imágenes de permitividades de dieléctricos a partir de sus datos de dispersión obtenidos de tomografías por microondas (problema de dispersión inversa o inverse scattering problem - ISP). Este software está basado en la red neuronal desarrollada por Zhun Wei en [8]. Debido a factores de dispersión múltiple, este tipo de problemas se clasifican como no lineales, y por lo general se utilizan algoritmos iterativos. Esto implica gran costo computacional, razón por la cual, se han propuesto otros enfoques para lograr su resolución. Entre ellos, la utilización de métodos de machine learning como redes neuronales convolucionales (CNN) combinados con técnicas de preprocesamiento aplicadas a las mediciones antes del entrenamiento del set de datos [1]. Esto resulta disruptivo, ya que dejan de utilizarse los modelos matemáticos, para resolverse mediante algoritmos que utilizan la estadística para aprender de ejemplos. Este tipo de problema puede ser aplicado a la tomografía por microondas (MWT) sobre tejido blando, ya que el hueso, la grasa, el músculo, el tejido blando y las potenciales anormalidades o problemas del tejido (un tumor, por ejemplo), poseen distintos valores de permitividades. A pesar de que estas diferencias sean pequeñas, se ha comprobado que este tipo de tomografías es capaz de aplicarse a extremidades, cerebro y corazón, y puede diagnosticar cáncer de mama o pulmón [2].

Incluye referencias bibliográficas.