Diseño de arquitectura de red neuronal convolucional para el diagnóstico del COVID19 mediante imágenes de rayos X

Descripción del Articulo

El COVID-19 fue una de las pandemias más mortales y la enfermedad que más rápido se propagó, debido a su alta transmisibilidad. La posibilidad de un diagnóstico erróneo causó varias consecuencias negativas al paciente infectado por COVID-19. Para abordar este problema, la tesis tiene como objetivo d...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Galvez Siuce, Jose Rafael
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Continental
Repositorio:CONTINENTAL-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.continental.edu.pe:20.500.12394/14040
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Materia:Infecciones por Coronavirus
Diagnóstico por imágenes
Rayos X
Neuroanatomía
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description El COVID-19 fue una de las pandemias más mortales y la enfermedad que más rápido se propagó, debido a su alta transmisibilidad. La posibilidad de un diagnóstico erróneo causó varias consecuencias negativas al paciente infectado por COVID-19. Para abordar este problema, la tesis tiene como objetivo diseñar una arquitectura de red neuronal convolucional para el diagnóstico de COVID-19 mediante imágenes de rayos x. El método de desarrollo para la arquitectura es SEMMA; esto ayuda controlar mejor las etapas que se desarrollan. Asimismo, se realizó las pruebas con 753 imágenes rayos x para evaluar el rendimiento de la arquitectura entrenado usando varios parámetros de evaluación. Los resultados muestran que la arquitectura logra la mejor precisión de 90 %, exactitud del 91 % y sensibilidad del 93 %. En general, el modelo realiza un buen desempeño para detectar COVID-19.
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Asimismo, se realizó las pruebas con 753 imágenes rayos x para evaluar el rendimiento de la arquitectura entrenado usando varios parámetros de evaluación. Los resultados muestran que la arquitectura logra la mejor precisión de 90 %, exactitud del 91 % y sensibilidad del 93 %. 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