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Análisis comparativo de datos de tomografía computarizada de tórax de pacientes con y sin COVID-19
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2024-02) Puente Lapuerta, Luis German
"Durante el brote de la pandemia de la enfermedad por coronavirus de 2019 (COVID-19), la tomografía computarizada (TC) se convirtió en una forma útil de diagnosticar a los pacientes con esta enfermedad y representa una herramienta importante en la toma de decisiones para los especialistas humanos para tratar de aplicar de una manera oportuna los protocolos médicos adecuados. Pero debido a la privacidad de las imágenes y datos de TC se ha dificultado la investigación y desarrollo de técnicas de inteligencia artificial para la clasificación automática de esta enfermedad y las investigaciones que se han llevado a cabo arrojan resultados erróneos lo que ha impedido su uso clínico. Para el análisis de datos (imágenes) se trabajó con un conjunto de datos (dataset) de código abierto en el que se tomaron 133 imágenes diagnosticadas de positivo para COVID-19 y 70 imágenes de negativo para COVID-19 tomando en cuenta el mapeo de intensidad de píxeles de las regiones de interés (ROI) de alta densidad que conforman la imagen tomográfica, se utilizó un algoritmo de segmentación para clasificar imágenes de TCen casos de coronavirus y no coronavirus".