Segmentación de Gliomas en Imágenes Médicas
2025 • opensource • Fullstack
Stack Tecnológico
FastAPI Angular Deep Learning PostgreSQL
Problema
En muchos hospitales con recursos limitados, el análisis de resonancias magnéticas cerebrales para detectar gliomas es lento, manual y depende de software costoso.
Solución
Diseñé y desarrollé una aplicación web open source que permite subir imágenes médicas DICOM (T1c y T2-FLAIR), procesarlas con modelos de Deep Learning entrenados sobre el dataset BraTS y visualizar en segundos la segmentación del tumor cerebral.
Impacto
El proyecto demuestra cómo la inteligencia artificial aplicada puede facilitar diagnósticos más rápidos y accesibles, reduciendo la dependencia de software propietario y acercando la innovación tecnológica a entornos hospitalarios reales.
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