Una arquitectura de la red neuronal convolucional para el reconocimiento de tuberculosis en imágenes

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dc.contributorLemuz López, Rafael
dc.contributor.advisorLEMUZ LOPEZ, RAFAEL; 161733
dc.contributor.authorChávez Benavides, Brayan
dc.date.accessioned2024-11-26T21:49:56Z
dc.date.available2024-11-26T21:49:56Z
dc.date.issued2020-01
dc.description.abstract"En esta tesis se evalúan diferentes arquitecturas de redes neuronales convolucionales para resolver el problema de clasificación del tipo de tuberculosis utilizando imágenes de tomografías computarizadas (CT). La tuberculosis es una enfermedad infecciosa, provocada por un bacilo, que se transmite a través del aire y que se caracteriza por la formación de tubérculos o nódulos en los tejidos infectados; puede afectar a diferentes órganos del cuerpo, en especial a los pulmones, produciendo tos seca, fiebre, expectoraciones sanguinolentas y pérdida de peso. Los desplazamientos de población (viajeros, refugiados, personas sin hogar en países industrializados) han contribuido significativamente en los últimos 40 años a la propagación de la enfermedad en el planeta. En el trabajo se evalúan cinco arquitecturas de redes neuronales convolucionales comparando su desempeño en la tarea de clasificación utilizando una base de imágenes pública. Los resultados de las diferentes arquitecturas y estrategias de evaluación se presentarán en tablas que muestren el desempeño de cada arquitectura. El objetivo es evaluar arquitecturas de redes neuronales convolucionales para clasificar inicialmente las tomografías de tórax como tomografías con pulmones sanos o con rastros de tuberculosis, basados únicamente en las imágenes de las tomografías".
dc.folio920TL
dc.formatpdf
dc.identificator7
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/22748
dc.language.isospa
dc.matricula.creator201240473
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.subject.lccMedicina interna--Especialidades de medicina interna--Enfermedades del sistema respiratorio--Diagnóstico--Métodos especiales de diagnóstico--Diagnóstico por imagen
dc.subject.lccIngeniería (General)--Óptica aplicada--Procesamiento óptico de datos--Procesamiento de imágenes
dc.subject.lccMatemáticas--Instrumentos y máquinas--Máquinas de calculo--Ciencias de la computación--Redes neuronales
dc.subject.lccProcesamiento de imágenes--Técnicas digitales
dc.subject.lccAnálisis de imágenes--Procesamiento de datos
dc.subject.lccRedes neuronales (Computación)
dc.thesis.careerLicenciatura en Ingeniería en Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreetoobtainIngeniero (a) en Ciencias de la Computación
dc.titleUna arquitectura de la red neuronal convolucional para el reconocimiento de tuberculosis en imágenes
dc.typeTesis de licenciatura
dc.type.conacytbachelorThesis
dc.type.degreeLicenciatura
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