Determinar la mejor plataforma para diagnosticar el Covid-19 mediante el análisis de placas e imágenes DICOM con manejo de Machine Learning.
Los especialistas en radiología médica utilizan imágenes o películas para detectar enfermedades, por lo que gracias al avance de las tecnologías en la actualidad se dispone de un sistema de comunicación y archivo de imágenes llamados PACS que permite almacenar, visualizar, diagnosticar y distribuir...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | |
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| مؤلفون آخرون: | |
| التنسيق: | bachelorThesis |
| اللغة: | spa |
| منشور في: |
2022
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| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/25713 |
| الوسوم: |
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إضافة وسم | الملخص: | Los especialistas en radiología médica utilizan imágenes o películas para detectar enfermedades, por lo que gracias al avance de las tecnologías en la actualidad se dispone de un sistema de comunicación y archivo de imágenes llamados PACS que permite almacenar, visualizar, diagnosticar y distribuir imágenes médicas, estos estudios para poder guardarlos deben ser digitales y cumplan con el formato DICOM. Por ello, para el presente trabajo de investigación se determinará la mejor plataforma para visualización, interpretación e informe y gestión de archivos de imágenes DICOM, de estas imágenes se extraerá una gran cantidad de información de ellas y que cada paciente tenga su historial médico de forma electrónica e información importante para un diagnóstico en este caso de Covid-19. Finalmente, mediante un proceso comparativo entre varios algoritmos de Deep Learning, se diseñará el modelo a utilizar en el prototipo con la arquitectura DenseNet y el algoritmo de Redes Neuronales Convolucionales, por lo que este algoritmo será de vital importancia en la presente investigación ya que servirá para detectar si un paciente tiene Covid19 o no. |
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