Comparativa de redes de aprendizaje profundo empleando transfer learning para detección de cáncer de mama en el corpus CBIS-DDSM

Comparativa de redes de aprendizaje profundo empleando transfer learning para detección de cáncer de mama en el corpus CBIS-DDSM

El objetivo de este estudio es comparar diversas arquitecturas de redes de aprendizaje profundo utilizando la técnica de transfer learning para la detección de cáncer de mama en imágenes del corpus CBIS-DDSM. Se evaluaron modelos como VGG16, ResNet152 y EfficientNet, entrenados y afinados con imágen...

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Bibliografiske detaljer
Hovedforfatter:	Dután Criollo, Erick Geovanny (author)
Format:	bachelorThesis
Sprog:	spa
Udgivet:	2024
Fag:	BIOMEDICINA APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) REDES NEURONALES (COMPUTADORES) PROCESAMIENTO DE IMÁGENES - TÉCNICAS DIGITALES MAMAS - CÁNCER
Online adgang:	http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/28664
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