Aplicación móvil utilizando redes neuronales convolucionales para el diagnóstico preliminar de la rosácea, Lima - 2024

• Autor: Sapaico Alberto, Angie Fiorella
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/169312
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/169312
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes neuronales convolucionales; Aplicación móvil; Rosácea; Diagnóstico preliminar; Dermatología; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#6.04.08

La presente tesis tuvo como objetivo determinar si una aplicación móvil utilizando redes neuronales convolucionales mejora el diagnóstico preliminar de la rosácea. Para ello, se evaluaron los incrementos en los porcentajes de sensibilidad, especificidad y exactitud. El estudio fue de tipo aplicado, con un enfoque cuantitativo y un diseño experimental, específicamente pre-experimental. La variable de estudio fue el diagnóstico preliminar de la rosácea, y la muestra estuvo compuesta por 100 imágenes: 50 correspondientes a pacientes con rosácea y 50 de personas sanas. El muestreo empleado fue no probabilístico. Los resultados de la implementación de la aplicación móvil mostraron un incremento en la sensibilidad del 2.7%, en la especificidad del 1.97% y en la exactitud del 0.10%. En conclusión, el uso de la aplicación móvil con redes neuronales convolucionales mejora el diagnóstico preliminar de la rosácea al optimizar los indicadores evaluados. Se recomienda para futuras investigaciones ampliar la cantidad de parámetros de medición, como el F1-score, la precisión y el tiempo de procesamiento.