Deep Learning para identificación automática de tumores cerebrales en imágenes médicas
Descripción del Articulo
La investigación aborda la detección automática de tumores cerebrales mediante aprendizaje profundo en imágenes médicas, destacando la necesidad de métodos diagnósticos que incrementen la precisión y eficiencia. El objetivo principal es evaluar si el aprendizaje profundo puede igualar o superar la p...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Cesar Vallejo |
| Repositorio: | UCV-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/163350 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12692/163350 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Deep learning Tumores cerebrales Imágenes médicas https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
| Sumario: | La investigación aborda la detección automática de tumores cerebrales mediante aprendizaje profundo en imágenes médicas, destacando la necesidad de métodos diagnósticos que incrementen la precisión y eficiencia. El objetivo principal es evaluar si el aprendizaje profundo puede igualar o superar la precisión de los sistemas tradicionales utilizados por radiólogos. Adoptando un enfoque cuantitativo explicativo, se llevó a cabo un experimento para comparar resultados antes y después del uso del sistema inteligente. Los análisis de precisión, sensibilidad, especificidad y F1 Score evidencian que los sistemas de Deep Learning ofrecen mayor exactitud, reducen la carga laboral y mejoran la calidad diagnóstica, superando los métodos convencionales. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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