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https://repositorio.ucm.edu.co/handle/10839/4194
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Lara Escobar, Rubén Darío | - |
dc.contributor.author | Hernández Carmona, Francia Lorena | - |
dc.date.accessioned | 2023-08-28T20:23:08Z | - |
dc.date.available | 2023-08-28T20:23:08Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ucm.edu.co/handle/10839/4194 | - |
dc.description.abstract | El presente trabajo es el proyecto final de la especialización de estadística aplicada que tiene como objetivo implementar y validar un algoritmo para detectar posible neumonía en imágenes de rayos X de tórax, por medio del modelo de redes neuronales convolucionales (CNN). Para desarrollar este algoritmo se utilizó Jupyter notebook de Python 3 con las librerías pandas y Numpy para manipulación de la base de datos y tensorflow para modelar el proceso de aprendizaje. Un dataset de 2.542 imágenes divididas en carpetas de entrenamiento, prueba y validación clasificadas en dos categorías (con neumonía, sin neumonía) suministradas de forma libre de pacientes pediátricos entre 1 a 5 años de edad. Los resultados de precisión arrojados por el modelo para el dataset de entrenamiento fueron muy significativos presentando un 98 % de probabilidad de detección de la patología, mientras que en la prueba de validación el modelo presentó un porcentaje por debajo del 80% . | spa |
dc.format.extent | 49 Páginas | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Universidad Católica de Manizales | spa |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/ | spa |
dc.source | Universidad Católica de Manizales | spa |
dc.source | RI-UCM | spa |
dc.title | Diagnóstico de neumonía por clasificación de imágenes de rayos X de tórax utilizando el método de redes neuronales convolucionales (CNN) | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad de Educación | spa |
dc.rights.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
oaire.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | spa |
thesis.degree.discipline | Facultad de Educación. Especialización en Estadística Aplicada | spa |
thesis.degree.level | Especialización | spa |
thesis.degree.name | Especialista en Estadística Aplicada | spa |
dc.description.abstracteng | The present work is the final project of the applied statistics specialization that aims to implement and validate an algorithm to detect possible pneumonia in chest X-ray images, through the model of convolutional neural networks (CNN). To develop this algorithm, a Python 3 Jupyter notebook was used with the pandas and Numpy libraries for database manipulation and tensorflow to model the learning process. A dataset of 2,542 images divided into training, test, and validation folders classified into two categories (with pneumonia, without pneumonia) freely supplied from pediatric patients between 1 to 5 years of age. The precision results thrown by the model for the training dataset were very significant, presenting a 98% probability of detection of the pathology, while in the validation test the model presented a percentage below 80%. | spa |
dc.publisher.place | 49 Páginas | spa |
dc.rights.creativecommons | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | spa |
dc.subject.keyword | Pneumonia | spa |
dc.subject.keyword | Diagnostic imaging | spa |
dc.subject.keyword | Neural Networks | spa |
dc.subject.keyword | Statistics | spa |
dc.subject.proposal | Neumonía | spa |
dc.subject.proposal | Diagnóstico por imágenes | spa |
dc.subject.proposal | Redes Neuronales | spa |
dc.subject.proposal | Estadística | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | spa |
dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Especialización | spa |
Appears in Collections: | Especialización en Estadística Aplicada |
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