Reconocimiento de tumores y patologías cerebrales mediante inteligencia artificial.

En la actualidad podemos evidenciar que en los últimos años el avance tecnológico ha tenido una gran importancia en el área de la medicina. Los especialistas radiólogos realizan el proceso de comportamiento interno del cuerpo por medio de tomógrafos. Las mismas que por medio de imágenes o películas nos permiten detectar enfermedades y que avanzado se encuentra la enfermedad. El presente trabajo tiene como objetivo el desarrollo de la identificación de tumores cerebrales, se va a utilizar imágenes generadas por tomógrafos, permitiendo extraer una gran cantidad de información de pacientes atendidos en el Hospital de Especialidades Eugenio Espejo y que cada uno de ellos pueda tener su historial médico de forma electrónica e información importante para su diagnóstico. Finalmente, de acuerdo con el estudio de modelos de Machine Learning, se realizará la construcción de una red neuronal convolucional con la arquitectura DenseNet, este algoritmo es de vital importancia para el diagnóstico del paciente determinando si este posee o no un tumor cerebral.

• Auteur principal: Cubero Zurita, Jhonny Paul (author)
• Autres auteurs: Valle Bautista, Segundo Francisco (author)
• Format: bachelorThesis
• Langue: spa
• Publié: 2022
• Sujets: Tumor cerebral; Algoritmo; Machine learning; Modelo
• Accès en ligne: http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/27244