Desarrollo de una aplicación móvil, para el reconocimiento de covid 19 en imágenes de radiografía de tórax
En la actualidad, nos enfrentamos a un grave problema sanitario por la rápida propagación del virus covid-19 que no da tregua, a inicios de la pandemia, se pensaba que dicho virus solo atacaba a personas de edad avanzada, pero con el pasar de los meses y ante las tasas de contagios diarios y clasifi...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | |
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| التنسيق: | bachelorThesis |
| منشور في: |
2020
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| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | http://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/15893 |
| الوسوم: |
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إضافة وسم | الملخص: | En la actualidad, nos enfrentamos a un grave problema sanitario por la rápida propagación del virus covid-19 que no da tregua, a inicios de la pandemia, se pensaba que dicho virus solo atacaba a personas de edad avanzada, pero con el pasar de los meses y ante las tasas de contagios diarios y clasificados por edad nos permite entender la gravedad del caso y evidencia la inestabilidad y deficiencia del sistema sanitario de los países pero principalmente en Ecuador donde los recursos médicos no se dieron abasto para atender la alta de demanda de pacientes contagiados diariamente y en donde a pesar de los esfuerzos y tomas de muestras diarias no se podía emitir resultados en menor tiempo y prescribir medicamento para iniciar el proceso de recuperación y evitar nuevos contagios. Es por esta y otras razones que a un grupo de estudiantes de la ciudad de Madrid les surge la idea de crear un modelo que reconoce una infección por coronavirus con hasta un 97% de precisión en radiografías, esta investigación y creación busca la manera de facilitar la emisión de diagnósticos a pacientes. Es por ello que, motivados en la existencia de un modelo de red neuronal ya creada y del papel fundamental que las aplicaciones móviles han ocupado en el área de la medicina, surge la idea de procesar y entrenar una red neuronal basado en la investigación previa se procede a entrenar la red neuronal en la aplicación Firebase, tomando el data set de imágenes de radiografías de GitHub y e desarrollo de una aplicación móvil que permita evidenciar el funcionamiento de la red entrenada y que esta sea de gran ayuda para el personal medico reduciendo tiempo de repuesta, costos de diagnostico y lo más importante prescripciones médicas eficientes para el tratamiento de pacientes contagiados. El dataset que se ha utilizado para el entrenamiento fue obtenido del repositorio de GitHub y está formado por un total de mil (1000) imágenes que comprende imágenes de radiografías de tórax de pulmones sanos y pulmones enfermos con neumonía ocasionada por el virus del Covid-19. |
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