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

dc.contributor.advisorRique Sabogal, Angie Paola
dc.contributor.authorCarrera Camargo, Yesica Carrera
dc.contributor.authorHernández Vargas, Diego Alberto
dc.contributor.authorMayorga Parra, Andrés Fernando
dc.contributor.corporatenameFundación Universitaria Compensar
dc.contributor.researchgroupIngenierías - GIIS
dc.date.accessioned2024-09-16T17:49:20Z
dc.date.available2024-09-16T17:49:20Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEl 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.spa
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameProfesional en Ingeniería de Sistemas
dc.format.extent118 Páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repositoriocrai.ucompensar.edu.co/handle/compensar/5357
dc.publisherFundación Universitaria Compensar
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería y Tecnología
dc.publisher.placeBogotá D.C.
dc.publisher.programProfesional en Ingeniería de Sistemas
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