Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)Ramírez Silva, Ana BeatrizAbreo Carrillo, Sergio AlbertoSolano Torres, Juan CarlosVega Cortés, Edward Andrés2023-11-112023-11-112023-11-102023-11-10https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15279El cáncer de seno es una de las principales causas de muerte en mujeres. La detección temprana del cáncer de seno representa un factor fundamental en la lucha por eliminar este mal y esto se realiza mediante un correcto análisis diagnóstico en función de las pruebas o métodos preventivos. La radiografía de mama o mamografía, el examen de ultrasonido y la resonancia magnética nuclear, son los métodos que se emplean para el diagnóstico temprano de cáncer de seno. El enfoque en este trabajo apunta hacia el método de ultrasonido, particularmente sobre sus imágenes. La baja resolución en las imágenes de ultrasonido de seno, constituye la principal falencia al momento de efectuar un correcto diagnóstico por parte del especialista médico. La corrección o la mejora de resolución de dichas imágenes representa el reto a resolver en este trabajo de investigación, válido como trabajo de grado. Por este motivo, se plantea implementar un modelo de red neuronal artificial basado en arquitecturas de tipo GAN (Generative Adversarial Network por sus siglas en inglés) (Goodfellow et al., 2014), que logre entregar imágenes de ultrasonido de seno con mejor resolución. El diseño parte de una arquitectura y topología de red base ya existente desarrollada por (Ledig et al., 2017), la cual consiste en una red SRGAN o GAN de súper resolución. Este modelo presenta resultados de inferencia en imágenes a un factor x4 de ampliación, con una valoración en sus métricas de desempeño más cercanas al resultado de las imágenes fotorrealistas de entrada, comparadas con cualquier otro modelo generativo.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessUltrasonidoSenoRedNeuronalGANIAResoluciónUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coUltrasoundBreastNetworkNeuralGANAIResolutionhttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cfinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)