Análisis e implementación de herramientas inteligentes para la detección de cáncer en imágenes médicas

Colaboradores: Vidal, Pablo Javier Director/a;

Nombre de la carrera: Licenciatura en Ciencias de la Computación

Institución: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería

Título al que opta: Licenciado/a en Ciencias de la Computación

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Resumen en :

En el presente trabajo, se presenta un sistema de detección de cáncer de colon utilizando un algoritmo basado en la arquitectura de una Red Neuronal Profunda (DNN, Deep Neural Network). En particular, se utiliza la versión 8 de la red neuronal You Only Look Once (YOLO). Se evalúa el rendimiento de este algoritmo a partir de diferentes conjuntos de bases de datos de imágenes de colonoscopias para entrenar y probar el rendimiento del sistema. Los resultados muestran que el modelo seleccionado es capaz de detectar con precisión la presencia de pólipos y es significativamente más rápido que otros modelos de la literatura. Por otro lado, el sistema de detección de cáncer de colon permite visualizar la identificación producida por la red neuronal, resultando una herramienta valiosa como sistema auxiliar para ayudar a los médicos a tomar decisiones sobre el diagnóstico y tratamiento de la enfermedad.

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Disciplinas:
Informática

Descriptores:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL - NEOPLASIAS DEL COLON - COLONOSCOPÍA

Palabras clave:
Redes neuronales convolucionales - Redes neuronales artificiales - Cáncer de colon

Palabras clave en otro idioma:
You Only Look Once (YOLO) - Deep Neural Network (DNN)

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Cómo citar este trabajo: Volman Stern, Mariel Denise. (2023). Análisis e implementación de herramientas inteligentes para la detección de cáncer en imágenes médicas: (Tesina de grado). Mendoza, Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería . Dirección URL del informe: https://bdigital.uncu.edu.ar/19445. Fecha de consulta del artículo: 19/11/24.

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