Diagnóstico automático de tuberculosis en radiografías de tórax aplicando aprendizaje automático

Guanca J., Daniel Antonio. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería. Jujuy, Argentina.

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Guanca, Daniel Antonio J., Izetta Riera, C. Javier, Pérez Otero, Nilda M., Verazay, Abigail N.
Formato:	Artículo Publicado article
Lenguaje:	Español
Publicado:	2024
Materias:	aprendizaje automático diagnóstico asistido por computadora tuberculosis
Acceso en línea:	https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/1103
Aporte de:	RIAA - Repositorio Institucional de Acceso Abierto (FTyCA-UNCA) de Universidad Nacional de Catamarca

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spelling	I80-R217-123456789-11032024-10-23T00:23:06Z Diagnóstico automático de tuberculosis en radiografías de tórax aplicando aprendizaje automático Guanca, Daniel Antonio J. Izetta Riera, C. Javier Pérez Otero, Nilda M. Verazay, Abigail N. aprendizaje automático diagnóstico asistido por computadora tuberculosis Guanca J., Daniel Antonio. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería. Jujuy, Argentina. Izetta Riera, C. Javier. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería. Jujuy, Argentina. Pérez Otero, Nilda M. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería. Jujuy, Argentina. Verazay, Abigail N. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería. Jujuy, Argentina. En los últimos años, ha habido un creciente interés en el uso de técnicas de aprendizaje automático en el diagnóstico asistido por computadora, logrando resultados satisfactorios en la detección de algunas patologías y enfermedades como fracturas, fisuras, tendinopatías, cáncer y tuberculosis, entre otras. En particular, el diagnóstico automático de la tuberculosis a través de radiografías de tórax es de vital importancia, ya que permitiría la detección de esta enfermedad en una etapa temprana, aumentando las posibilidades de recuperación del paciente. El presente trabajo consiste en el análisis, diseño y prueba de un modelo que, mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, permite el diagnóstico de tuberculosis pulmonar a partir de imágenes radiográficas de tórax de pacientes de ambos sexos y diferentes edades. 2024-08-09T13:20:35Z 2024-08-09T13:20:35Z 2023 Artículo Publicado article 1853-6662 https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/1103 spa Acceso Abierto https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es application/pdf ARG Investigaciones en Facultades de Ingeniería del NOA
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Diagnóstico automático de tuberculosis en radiografías de tórax aplicando aprendizaje automático

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