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dc.contributor.advisorCastillo Malla, Darwin Patricioes_ES
dc.contributor.authorCueva Mendieta, Joseph Humbertoes_ES
dc.date.accessioned2021-10-12T13:22:15Z-
dc.date.available2021-10-12T13:22:15Z-
dc.date.issued2021es_ES
dc.identifier.citationCueva Mendieta, Joseph Humberto. Castillo Malla, Darwin Patricio.(2021). Biomarcadores para imagen médica. Universidad Técnica Particular de Lojaes_ES
dc.identifier.other1349793es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/28856-
dc.descriptionResumen: La osteoartritis es el trastorno músculo esquelético más común, cuya característica es su carácter crónico y progresivo, además de representar un desafío para los sistemas de salud, ya que la mayoría de estos trastornos no se diagnostican tempranamente. La imagen radiográfica es el medio más utilizado para dicho diagnóstico, no obstante, requiere de entrenamiento y además es operador dependiente. El principal objetivo de este trabajo constituye el diseño e implementación de un sistema de ayuda al diagnóstico (CAD) a través del procesamiento de imágenes de radiográficas de osteoartritis de rodilla, utilizando metodologías de inteligencia artificial. El sistema contempla una red neuronal convolucional ResNet-34 entrenada para clasificar las imágenes según la escala de Kellgren-Lawrance (KL). Logrando que la red neuronal convolucional entenada clasifique imágenes de rayos X de rodilla con una precisión promedio multiclase de 61.77%. La clasificación de clase KL-3 alcanza un 89% de efectividad. El CAD cuenta con una interfaz gráfica de fácil uso que permite la lectura y visualización de imágenes, junto con la selección de la región de interés a analizar y procesar.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectImagenes_ES
dc.subjectRadiográficases_ES
dc.subjectIngeniero en electrónica y telecomunicacioneses_ES
dc.subjectTesis y disertaciones académicases_ES
dc.titleBiomarcadores para imagen médicaes_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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