Detección de signos de COVID-19 en radiografías de tórax a través del procesamiento digital de imágenes con redes neuronales convolucionales

El presente trabajo de se vio motivado por la histórica pandemia que afectó a todo el mundo desde fines del 2019. El diagnóstico temprano de la enfermedad del COVID-19 es crucial para el tratamiento y control de la enfermedad. En este contexto, la radiografía de tórax juega un papel importante; prec...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Armoa, Guido Sebastián, Vega Lencina, Nuria Isabel, Eckert, Karina Beatriz
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2022
Materias:	Ciencias Informáticas Procesamiento digital de imágenes Redes neuronales artificiales Redes neuronales convolucionales Radiografía de tórax
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/149424
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El presente trabajo de se vio motivado por la histórica pandemia que afectó a todo el mundo desde fines del 2019. El diagnóstico temprano de la enfermedad del COVID-19 es crucial para el tratamiento y control de la enfermedad. En este contexto, la radiografía de tórax juega un papel importante; precisamente este trabajo tiene como objetivo el desarrollo y análisis de un prototipo de software para el reconocimiento de signos de COVID-19 en radiografías de tórax, a partir del procesamiento de imágenes utilizando redes neuronales convolucionales. Se propone un modelo de red neuronal convolucional para detectar signos de COVID-19 en imágenes de radiografías de tórax. La metodología propuesta experimenta y analiza el comportamiento de la misma, mediante el entrenamiento de la red utilizando distintos conjuntos de datos disponibles públicamente. Los resultados experimentales demuestran la efectividad y las limitaciones de la metodología propuesta, logrando un 79% de exactitud en la clasificación.
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