Detección de neumonía en imágenes de rayos-x de tórax a partir de procesamiento de imágenes y redes neuronales convolucionales

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dc.contributor.advisorSánchez Quiroga, Karen Yaneth
dc.contributor.advisorArguello Fuentes, Henry
dc.contributor.authorGómez Albiadez, Natalia Andrea
dc.date.accessioned2024-03-04T01:17:48Z
dc.date.available2021
dc.date.available2024-03-04T01:17:48Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractLas infecciones respiratorias agudas son una de las principales causas de mortalidad en Bucaramanga. Además, la emergencia sanitaria producida por el virus del covid-19, haencendido las alarmas mundiales de investigación en torno a la detección oportuna y precisa deenfermedades respiratorias agudas, lo cual es determinante para el éxito de sus tratamientos. Específicamente, una de las herramientas más usadas para realizar diagnósticos, planear tratamientos ymonitorear cambios de alguna patología a través del tiempo, es la interpretación de imágenes médicas adquiridas bajo distintas modalidades. Sin embargo, además de la adquisición de las imágenesmédicas se requiere de una consulta con un profesional del área de la salud para su interpretación.Este proceso en países en vía de desarrollo como Colombia suele ser lento y costoso. Adicionalmente, se prevé que la creación de alternativas tecnológicas que faciliten el diagnósticoremoto permitirá acortar las brechas de atención médica de calidad entre zonas rurales y urbanas;y apoyará en términos de tiempo y precisión el trabajo del personal médico vinculado a los centros urbanos de salud. Por otra parte, los avances más recientes del estado de arte posicionan a lainteligencia artificial, y específicamente al aprendizaje profundo mediante redes neuronales convolucionales como una de las técnicas más prometedoras para el diagnóstico asistido por computador.Por tal motivo, se estudió una estrategia automatizada y rápida para la detección de neumonía a través de imágenes de rayos-X de tórax mediante redes neuronales convolucionales.
dc.description.abstractenglishAcute respiratory infections are one of the leading causes of mortality in Bucaramanga, Colombia. Besides, the health emergency produced by the covid-19 virus has set off globalresearch alarms around the timely and accurate detection of acute respiratory diseases, which is decisive for the success of their treatments. Specifically, one of the most used tools to perform diagnoses,plan treatments and monitor changes in any pathology over time is the interpretation of medical images acquired under different modalities. However, in addition to the acquisition of medical images, aconsultation with a health professional is required for their interpretation. This process in developingcountries like Colombia is often slow and expensive. Additionally, It Is Expected That The Creation Of Technological Alternatives That Facilitate RemoteDiagnosis Will Make It Possible To Shorten The Gaps In Quality Medical Care Between Rural AndUrban Areas; and it will support in terms of time and precision the work of medical personnel linkedto urban health centers. On the other hand, the most recent advances in the state of the art positionartificial intelligence, and specifically deep learning through convolutional neural networks, as oneof the most promising techniques for computer-assisted diagnosis. For this reason, an automatedand rapid strategy was studied for the detection of pneumonia through chest X-ray images using convolutional neural networks.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/41562
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectClasificación
dc.subjectNeumonía
dc.subjectRedes Neuronales Convolucionales
dc.subjectProcesamiento De Imagen
dc.subjectTransferencia De Aprendizaje.
dc.subject.keywordClassification
dc.subject.keywordConvolutional Neural Networks
dc.subject.keywordImage Processing
dc.subject.keywordPneumonia
dc.subject.keywordTransfer Learning.
dc.titleDetección de neumonía en imágenes de rayos-x de tórax a partir de procesamiento de imágenes y redes neuronales convolucionales
dc.title.englishDetection of pneumonia in x-ray images from image processing and neural networks. []
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería de Sistemas