Aplicación web para la detección temprana de la formación de cataratas en adultos mayores usando un servicio Cloud basado en Deep Learning
Descripción del Articulo
Las cataratas se definen como una opacidad en el cristalino del ojo, siendo una de las principales causas de ceguera a nivel mundial. Esta afección está estrechamente vinculada a la edad, afectando principalmente a adultos mayores. El principal desafío para su detección radica en la limitada presenc...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2024 |
Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Repositorio: | UPC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/683288 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/683288 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Cataratas Aprendizaje profundo Computación en la nube Aplicación web Azure Cataracts Deep Learning Cloud Computing Web Application https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 |
Sumario: | Las cataratas se definen como una opacidad en el cristalino del ojo, siendo una de las principales causas de ceguera a nivel mundial. Esta afección está estrechamente vinculada a la edad, afectando principalmente a adultos mayores. El principal desafío para su detección radica en la limitada presencia de oftalmólogos y equipos especializados para llevar a cabo su diagnóstico, lo que impide que las personas reciban un tratamiento oportuno, resultando en la pérdida de visión debido a esta enfermedad. Aunque se han realizado investigaciones para detectar cataratas en pacientes, pocas han sido implementadas en aplicaciones dirigidas a usuarios finales. Por ende, proponemos el desarrollo de una aplicación web que utilice un modelo de Deep Learning para identificar la formación de cataratas en adultos mayores. Para el desarrollo de la aplicación, se emplearon tecnologías web como React.js y Express.js, junto con servicios de la nube de Azure, garantizando así la potencia informática y la disponibilidad de la solución. Los resultados obtenidos del proyecto revelan que el modelo alcanza una eficacia superior al 85% en métricas como sensibilidad, precisión, exactitud y especificidad. Estos resultados respaldan la efectividad tanto del modelo como de la aplicación web en la detección de cataratas. Con esta solución, se proporciona una herramienta de alto valor para centros médicos que carecen de la especialización en oftalmología y para pacientes que no cuentan con acceso a este servicio. |
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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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