Aplicaciones de la visión por ordenador en la asistencia sanitaria: revisión de la literatura aumentada con técnicas de procesamiento del lenguaje natural
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i10.32942Palabras clave:
Sistemas de visión por ordenador; Aprendizaje profundo; Diagnóstico; Salud; Medicina.Resumen
Los sistemas de visión por ordenador (CVS) han recibido una atención especial por parte de los investigadores por su gran adaptabilidad a diversos contextos, especialmente en el ámbito de la seguridad para el reconocimiento de imágenes y vídeos. Este artículo presenta una revisión de la literatura sobre el uso de la visión por ordenador en la asistencia sanitaria en los últimos cinco años (2017-2021) y presenta las tendencias y el análisis para los primeros seis meses de 2022. Para realizar la búsqueda se utilizaron las bases de datos Science Direct, Scopus, Web of Science, ACM Digital Library e IEEE Xplore. Se recuperaron un total de 2.072 artículos (2017 a 2021) y 492 artículos en 2022 y de ellos, tras la deduplicación, 1.857 trabajos compusieron el corpus 2017-2021 y 465 el corpus 2022. Se utilizaron características de Biblioshiny (paquete Bibliometrix de R) para métricas como las revistas que más publican sobre el tema y se adoptaron técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural para extraer multigramas que generaron nubes de palabras de los resúmenes de los artículos recuperados. Brasil sólo aparece en tres documentos: uno de investigadores de la Universidad Federal de Acre, otro de la Universidad Estatal de Maringá y otro de la Universidad Federal de Santa Catarina, y los tres son revisiones bibliográficas. Los investigadores chinos aparecen como los más productivos en este campo y el aprendizaje profundo es la principal tecnología adoptada para este tipo de estudios. Las enfermedades más evidentemente exploradas en el periodo son el cáncer de mama y el COVID-19.
Citas
AIRankings. (n.d.). Retrieved July 8, 2022, from https://airankings.org/
Ballard, D. H., & Brown, C. M. (1982). Computer vision (1st ed., Vol. 1, Issue 1). Prentice-Hall, Inc. https://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/BOOKS/BANDB/Ballard__D._and_Brown__C._M.__1982__Computer_Vision.pdf
Berger, D. (1999). A brief history of medical diagnosis and the birth of the clinical laboratory. Part 1--Ancient times through the 19th century. MLO: Medical Laboratory Observer, 31(7).
Dawson-Howe, K. (2014). A practical introduction to computer vision with OpenCV. http://www.amazon.com/Practical-Introduction-Computer-Imaging-Technology/dp/1118848454/ref=sr_1_6?s=books&ie=UTF8&qid=1415059357&sr=1-6&keywords=opencv
de Camargo, V. P., Balancieri, R., Teixeira, H. M. P., & Guerino, G. C. (2021). Touchless Modalities of Human-Computer Interaction in Hospitals: A Systematic Literature Review. Proceedings of the XX Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems. https://doi.org/10.1145/3472301.3484328
Doi, K. (2007). Computer-aided diagnosis in medical imaging: Historical review, current status and future potential. Computerized Medical Imaging and Graphics, 31(4–5), 198–211. https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2007.02.002
Forsyth, D. A., & Ponce, J. (2003). Computer vision: a modern approach (Vol. 1, Issue 1). Pearson Education, Inc.
Fukushima, K., & Miyake, S. (1982). Neocognitron: a self-organizing neural netwaork model for mechanism of visual pattern recognition. In S. Amari & M. A. Arbib (Eds.), Competition and cooperation neural nets (p. 19). Springer-Verlag. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-46466-9
Hubel, D. H., & Wiesel, T. N. (1962). Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cat’s visual cortex. The Journal of Physiology, 160(1), 106–154. https://doi.org/10.1113/jphysiol.1962.sp006837
Krause, M., & Neto, M. A. C. (2021). Systematic Mapping of the Literature on Mobile Apps for People with Autistic Spectrum Disorder. Proceedings of the Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, 45–52. https://doi.org/10.1145/3470482.3479616
Krizhevsky, B. A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. ICLR 2015.
Lane, H., Howard, C., & Hapke, H. M. (2019). Natural Language Processing in Action(Understanding,analyzing, and generating text with python).
LeCun, Y., Boser, B., Denker, J. S., Henderson, D., Howard, R. E., Hubbard, W., & Jackel, L. D. (1989). Backpropagation applied to digit recognition. In Neural computation (Vol. 1, Issue 4, pp. 541–551). https://www.ics.uci.edu/~welling/teaching/273ASpring09/lecun-89e.pdf
Matias, A. V., Amorim, J. G. A., Macarini, L. A. B., Cerentini, A., Casimiro Onofre, A. S., De Miranda Onofre, F. B., Daltoé, F. P., Stemmer, M. R., & von Wangenheim, A. (2021). What is the state of the art of computer vision-assisted cytology? A Systematic Literature Review. Computerized Medical Imaging and Graphics, 91, 101934. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2021.101934
Merriam-Webster Dictionary. (n.d.). Retrieved July 8, 2022, from https://www.merriam-webster.com/dictionary/diagnosis
O’Mahony, N., Campbell, S., Carvalho, A., Harapanahalli, S., Hernandez, G. V., Krpalkova, L., Riordan, D., & Walsh, J. (2020). Deep Learning vs. Traditional Computer Vision. Advances in Intelligent Systems and Computing, 943(Cv), 128–144. https://doi.org/10.1007/978-3-030-17795-9_10
Roberts, L. G. (1963). Machine perception of three-dimensional solids (Vol. 1, Issue 1) [Massachusetts Institute of Technology]. https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/11589
Shapiro, L., & Stockman, G. (2001). Computer vision (Vol. 1, Issue 1). Pearson Education, Inc.
Shi, Z., & Govindaraju, V. (1997). Segmentation and recognition of connected handwritten numeral strings. Pattern Recognition, 30(9), 1501–1504. https://doi.org/10.1016/S0031-3203(96)00118-5
Sigel, B. (1998). A brief history of doppler ultrasound in the diagnosis of peripheral vascular disease. Ultrasound in Medicine and Biology, 24(2), 169–176. https://doi.org/10.1016/S0301-5629(97)00264-0
Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104(March), 333–339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039
Szeliski, R. (2011). Computer vision (Vol. 142). Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-030-79175-9_6
Top 25 countries/territories in artificial intelligence. (n.d.). Retrieved July 8, 2022, from https://www.natureindex.com/supplements/nature-index-2020-ai/tables/countries
Trucco, E., & Verri, A. (1998). Introductory techniques for 3-D computer vision (Issue 1). Prentice Hall.
Viola, P., & Jones, M. (2001). Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1, 1–8. https://doi.org/10.1109/cvpr.2001.990517
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