Sistema inteligente móvil basado en redes neuronales convolucionales para el diagnóstico previo de enfermedades renales

• Autor: García Cortegano, Carlos Alberto
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Nacional Federico Villarreal
• Repositorio: UNFV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unfv.edu.pe:20.500.13084/4481
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13084/4481
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Diagnóstico previo; Sistema inteligente móvil; Inteligencia artificial; Redes neuronales convolucionales; Tiras reactivas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente trabajo de investigación tuvo como finalidad la generación de una herramienta que facilite el diagnóstico previo del estado del deterioro del riñón, en pacientes sanos y con enfermedades renales, utilizando algoritmos de redes neuronales convolucionales desde un aplicativo móvil, e imágenes de resultados de exámenes de orine realizados a partir de tiras reactivas. Este aplicativo permite la determinación de dos estados de salud: “Enfermo” y “Sano”. Se ha utilizado como dataset un banco compuesto de 268 imágenes (154 imágenes de tiras reactivas con resultados de pacientes “Sanos” y 154 imágenes de tiras reactivas con resultados de pacientes “Enfermos”). El tipo de investigación es Aplicada, con un nivel de investigación Explicativa, siendo el diseño de la investigación Experimental. Se ha logrado un índice de Sensibilidad del 100 % y de Especificidad del 99 % con esto se concluye que el software de reconocimiento es una herramienta efectiva a partir del cual se logran resultados aceptables, en ambos casos son valores esperados en la presente tesis; de esta manera se acepta la Hipótesis de la Investigación: “La implementación de un Sistema Inteligente Móvil basado en procesamiento de imágenes con redes neuronales convolucionales permitirá realizar diagnósticos previos de enfermedades renales de la población adulta en la ciudad de Iquitos 2019”.