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Aplicación de un sistema de redes neuronales para detectar y clasificar patologías pulmonares mediante imágenes diagnósticas

Resumen en español

El cáncer de pulmón es una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial, en América del Sur y Colombia, presentando altas tasas de mortalidad; situación por la cual su detención temprana es crucial para mejorar las tasas de supervivencia de aquellos quienes padecen dicha patología. En este sentido y haciendo uso de los avances tecnológicos como las redes neuronales convolucionales que apoye en la detección temprana de las enfermedades pulmonares como: Atelectasia, infiltración, masa o nódulos, se establece el uso y evaluación de los algoritmos de aprendizaje profundo Adam y SGDM para clasificar y detectar dichas patologías haciendo uso de las imágenes médicas es Adam y SGM; obteniendo una precisión de 87.30% en el entrenamiento y validación con SGDM en Matlab 2022a.