Clasificación de la viruela del mono mediante aprendizaje profundo y técnicas de procesamiento de imágenes

Descripción del Articulo

El brote de la viruela del mono es una enfermedad causada por el virus Orthopox, es el más cercano al virus de la viruela, cuyos contagios siguen aumentando a nivel mundial. La presente investigación busca comparar el desempeño de tres modelos de aprendizaje profundo para clasificar dicha enfermedad...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Alcantara Calderon, Gianmarco, Arica Guerrero, Lauren David
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Señor de Sipan
Repositorio:USS-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/13440
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12802/13440
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Viruela del mono
Aprendizaje profundo
Modelos
Clasificadores
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
id USSS_adabcc7585fc9082610b424e56ff1981
oai_identifier_str oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/13440
network_acronym_str USSS
network_name_str USS-Institucional
repository_id_str 4829
dc.title.es_PE.fl_str_mv Clasificación de la viruela del mono mediante aprendizaje profundo y técnicas de procesamiento de imágenes
title Clasificación de la viruela del mono mediante aprendizaje profundo y técnicas de procesamiento de imágenes
spellingShingle Clasificación de la viruela del mono mediante aprendizaje profundo y técnicas de procesamiento de imágenes
Alcantara Calderon, Gianmarco
Viruela del mono
Aprendizaje profundo
Modelos
Clasificadores
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
title_short Clasificación de la viruela del mono mediante aprendizaje profundo y técnicas de procesamiento de imágenes
title_full Clasificación de la viruela del mono mediante aprendizaje profundo y técnicas de procesamiento de imágenes
title_fullStr Clasificación de la viruela del mono mediante aprendizaje profundo y técnicas de procesamiento de imágenes
title_full_unstemmed Clasificación de la viruela del mono mediante aprendizaje profundo y técnicas de procesamiento de imágenes
title_sort Clasificación de la viruela del mono mediante aprendizaje profundo y técnicas de procesamiento de imágenes
author Alcantara Calderon, Gianmarco
author_facet Alcantara Calderon, Gianmarco
Arica Guerrero, Lauren David
author_role author
author2 Arica Guerrero, Lauren David
author2_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Tuesta Monteza, Víctor Alexci
dc.contributor.author.fl_str_mv Alcantara Calderon, Gianmarco
Arica Guerrero, Lauren David
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Viruela del mono
Aprendizaje profundo
Modelos
Clasificadores
topic Viruela del mono
Aprendizaje profundo
Modelos
Clasificadores
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
description El brote de la viruela del mono es una enfermedad causada por el virus Orthopox, es el más cercano al virus de la viruela, cuyos contagios siguen aumentando a nivel mundial. La presente investigación busca comparar el desempeño de tres modelos de aprendizaje profundo para clasificar dicha enfermedad. Para ello se empleó un conjunto de datos de un total de 1577 imágenes. Mediante una revisión de la literatura se seleccionaron los modelos de aprendizaje profundo empleados en el estudio, siendo estos una CNN personalizada, VGG16 y ResNet50. Posteriormente se dividió el dataset en 70% para el entrenamiento, 15% para la validación y 15% para la prueba. Los resultados indicaron que el modelo ResNet50 tuvo mejor desempeño con 98.00% en exactitud, 98.50% en precisión, 98.25% en recall y 98.50% en f1-score. Los hallazgos destacan la importancia del aprendizaje profundo para el desarrollo de herramientas diagnosticas, evidenciando la eficacia de ResNet50 para la clasificación de la enfermedad de la virtual del mono.
publishDate 2024
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-11-19T16:05:59Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2024-11-19T16:05:59Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2024
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12802/13440
url https://hdl.handle.net/20.500.12802/13440
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Señor de Sipán
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv PE
dc.source.es_PE.fl_str_mv Repositorio Institucional - USS
Repositorio Institucional USS
dc.source.none.fl_str_mv reponame:USS-Institucional
instname:Universidad Señor de Sipan
instacron:USS
instname_str Universidad Señor de Sipan
instacron_str USS
institution USS
reponame_str USS-Institucional
collection USS-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/1/Alcantara%20Calderon%20Gianmarco%20%26%20Arica%20Guerrero%20Lauren.pdf
https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/2/Autorizaci%c3%b3n%20del%20autor.pdf
https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/3/Informe%20de%20similitud.pdf
https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/6/Alcantara%20Calderon%20Gianmarco%20%26%20Arica%20Guerrero%20Lauren.pdf.txt
https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/8/Autorizaci%c3%b3n%20del%20autor.pdf.txt
https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/10/Informe%20de%20similitud.pdf.txt
https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/7/Alcantara%20Calderon%20Gianmarco%20%26%20Arica%20Guerrero%20Lauren.pdf.jpg
https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/9/Autorizaci%c3%b3n%20del%20autor.pdf.jpg
https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/11/Informe%20de%20similitud.pdf.jpg
https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/4/license_rdf
https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/5/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 3b701baf7dacac2b08ed1de60f35f8dc
189eb5bdecfe50547feb0ae809404c06
a9ec8cc8bdf4f55bc8850b6ad84644cb
f59f6614e47179069701cb8cf0515257
d784fa8b6d98d27699781bd9a7cf19f0
3e4ca3c7906cf6380ce011d6e26b9afd
9519bfaacfb528f84b357ea9caa4c2c0
9d7073b152072bfcccfdcee74ee3e4d6
d5a3eb4ee6c4f06f4a777f25cd9f9932
3655808e5dd46167956d6870b0f43800
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional de la Universidad Señor de Sipán
repository.mail.fl_str_mv repositorio@uss.edu.pe
_version_ 1817345958659227648
spelling Tuesta Monteza, Víctor AlexciAlcantara Calderon, GianmarcoArica Guerrero, Lauren David2024-11-19T16:05:59Z2024-11-19T16:05:59Z2024https://hdl.handle.net/20.500.12802/13440El brote de la viruela del mono es una enfermedad causada por el virus Orthopox, es el más cercano al virus de la viruela, cuyos contagios siguen aumentando a nivel mundial. La presente investigación busca comparar el desempeño de tres modelos de aprendizaje profundo para clasificar dicha enfermedad. Para ello se empleó un conjunto de datos de un total de 1577 imágenes. Mediante una revisión de la literatura se seleccionaron los modelos de aprendizaje profundo empleados en el estudio, siendo estos una CNN personalizada, VGG16 y ResNet50. Posteriormente se dividió el dataset en 70% para el entrenamiento, 15% para la validación y 15% para la prueba. Los resultados indicaron que el modelo ResNet50 tuvo mejor desempeño con 98.00% en exactitud, 98.50% en precisión, 98.25% en recall y 98.50% en f1-score. Los hallazgos destacan la importancia del aprendizaje profundo para el desarrollo de herramientas diagnosticas, evidenciando la eficacia de ResNet50 para la clasificación de la enfermedad de la virtual del mono.TesisCiencias de la información como herramientas multidisciplinares y estratégicas en el contexto industrial y de organizacionesInformática y transformación digital en el contexto industrial y organizacional.application/pdfspaUniversidad Señor de SipánPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Repositorio Institucional - USSRepositorio Institucional USSreponame:USS-Institucionalinstname:Universidad Señor de Sipaninstacron:USSViruela del monoAprendizaje profundoModelosClasificadoreshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Clasificación de la viruela del mono mediante aprendizaje profundo y técnicas de procesamiento de imágenesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUUniversidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y UrbanismoIngeniero de SistemasIngeniería de Sistemas42722929https://orcid.org/0000-0002-5913-990X7472754773581496612076Tuesta Monteza, Victor AlexciGuevara Alburqueque, Laurita BelenArcila Diaz, Juan Carloshttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALAlcantara Calderon Gianmarco & Arica Guerrero Lauren.pdfAlcantara Calderon Gianmarco & Arica Guerrero Lauren.pdfapplication/pdf2121119https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/1/Alcantara%20Calderon%20Gianmarco%20%26%20Arica%20Guerrero%20Lauren.pdf3b701baf7dacac2b08ed1de60f35f8dcMD51Autorización del autor.pdfAutorización del autor.pdfapplication/pdf229456https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/2/Autorizaci%c3%b3n%20del%20autor.pdf189eb5bdecfe50547feb0ae809404c06MD52Informe de similitud.pdfInforme de similitud.pdfapplication/pdf1486362https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/3/Informe%20de%20similitud.pdfa9ec8cc8bdf4f55bc8850b6ad84644cbMD53TEXTAlcantara Calderon Gianmarco & Arica Guerrero Lauren.pdf.txtAlcantara Calderon Gianmarco & Arica Guerrero Lauren.pdf.txtExtracted texttext/plain73061https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/6/Alcantara%20Calderon%20Gianmarco%20%26%20Arica%20Guerrero%20Lauren.pdf.txtf59f6614e47179069701cb8cf0515257MD56Autorización del autor.pdf.txtAutorización del autor.pdf.txtExtracted texttext/plain2https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/8/Autorizaci%c3%b3n%20del%20autor.pdf.txtd784fa8b6d98d27699781bd9a7cf19f0MD58Informe de similitud.pdf.txtInforme de similitud.pdf.txtExtracted texttext/plain47118https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/10/Informe%20de%20similitud.pdf.txt3e4ca3c7906cf6380ce011d6e26b9afdMD510THUMBNAILAlcantara Calderon Gianmarco & Arica Guerrero Lauren.pdf.jpgAlcantara Calderon Gianmarco & Arica Guerrero Lauren.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg9573https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/7/Alcantara%20Calderon%20Gianmarco%20%26%20Arica%20Guerrero%20Lauren.pdf.jpg9519bfaacfb528f84b357ea9caa4c2c0MD57Autorización del autor.pdf.jpgAutorización del autor.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg9179https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/9/Autorizaci%c3%b3n%20del%20autor.pdf.jpg9d7073b152072bfcccfdcee74ee3e4d6MD59Informe de similitud.pdf.jpgInforme de similitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7109https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/11/Informe%20de%20similitud.pdf.jpgd5a3eb4ee6c4f06f4a777f25cd9f9932MD511CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/4/license_rdf3655808e5dd46167956d6870b0f43800MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/13440/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5520.500.12802/13440oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/134402024-11-20 03:02:18.669Repositorio Institucional de la Universidad Señor de Sipánrepositorio@uss.edu.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
score 13.949868
Clasificación de la viruela del mono mediante aprendizaje profundo y técnicas de procesamiento de imágenes
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).

Ejemplares Similares