Implementación de una aplicación web para el reconocimiento de patrones de diagnóstico del Covid 19 en rayos X mediante una red neuronal convolucional para la Universidad Técnica de Cotopaxi Extensión La Maná. María Belén Palacios De La Cruz y Ayleen Dayana Tomalá Pinargote.

By:

Palacios De La Cruz, María Belén

Contributor(s):

Tomalá Pinargote, Ayleen Dayana

Material type: Text

TextEcuador :La Maná : Universidad Técnica de Cotopaxi ; 2021Description: 100 páginas ; 30 cmContent type:

texto

Media type:

no mediado

Carrier type:

volumen

Subject(s):

INGENIERÍA EN INFORMÁTICA Y SISTEMAS COMPUTACIONALES DEEP LEARNING MEDICINA SARS-CoV-2 APLICACIÓN WEB PATÓGENO RAYOS X VIRUS INTELIGENCIA ARTIFICIAL

DDC classification:

PROYECTO 004 P1535im

Online resources:

Documento

Contents:

1. Información general. 2. Resumen (Descripción) del proyecto. 3. Justificación del proyecto. 4. Beneficiarios del proyecto. 5. Problema de investigación. 6. Objetivos. 7. Actividades y sistema de tareas en relación a los objetivos planteados. 8. Fundamentación científico técnica. 9. Herramientas de desarrollo 10. Hipótesis. 11. Metodologías y Diseño Experimental. 12. Análisis y Discusión de los resultados 13. Diseño de la propuesta técnica. 14. Impacto del proyecto. 15. Presupuesto para la propuesta del proyecto. 16. Conclusiones y recomendaciones. 17. Bibliografía. 18. Anexos. 19. Certificado de Reporte de La Herramienta de Prevención de Coincidencia y/o Plagio Académico

Dissertation note: Proyecto (Ingeniero en Informática y Sistemas Computacionales); Cusco, Víctor; Tut. Summary: La implementación y desarrollo de procesos mediante Deep Learning aplicados en el ámbito medico está obteniendo un gran éxito en varios aspectos, lo cual incluye la detección de diversas enfermedades del ser humano, para lograr esta precisión se requiere implementar métodos rápidos y eficientes en base a detecciones y evaluación de procesos del ser humano. Existe una gran variedad de enfermedades pulmonares que causan problemas al sistema respiratorio; una de ellas ?SARS-CoV-2, COVID-19, cuyo virus puede reproducirse con mayor intensidad cuando existe una gran concentración de transmisión de persona a persona. El presente proyecto tiene como objetivo determinar la clasificación del estado pulmonar dentro de los valores positivos y negativos mediante un porcentaje de precisión del pulmón, mediante una aplicación web con despliegue de modelos de inteligencia artificial de tipo Deep Learning. Para evaluar la sensibilidad de diagnóstico mediante tamizaje de detección por daños pulmonares, se estableció el uso de métricas especiales mediante herramientas las de programación como TensorFlow, Keras y Python, lo cual nos permite aplicar supresión no máxima a los resultados de cálculo de cada imagen. Aplicando la metodología DevOps en el desarrollo del aplicativo web con inteligencia artificial, nos mostrará el resultado de la predicción de la enfermedad en base a la carga de una imagen de rayos x, lo cual los modelos de inteligencia artificial desplegados en un servicio SaaS permitirán receptar la petición del lado del cliente y retornar como resultado el score en base a una puntuación indicando si la afectación pulmonar es de COVID-19 positivo o negativo.

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Tesis	Biblioteca La Maná INFORMATICA Y SISTEMAS / LA MANÁ	Colección / Fondo / Acervo / Resguardo	PROYECTO 004 P1535im (Browse shelf(Opens below))	Ej.1	Available		PIM-000388

Incluye CD-Rom, anexos

Proyecto (Ingeniero en Informática y Sistemas Computacionales); Cusco, Víctor; Tut.

LOS PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN SON DE USO EXCLUSIVO EN LA SALA DE LECTURA

La implementación y desarrollo de procesos mediante Deep Learning aplicados en el ámbito medico está obteniendo un gran éxito en varios aspectos, lo cual incluye la detección de diversas enfermedades del ser humano, para lograr esta precisión se requiere implementar métodos rápidos y eficientes en base a detecciones y evaluación de procesos del ser humano. Existe una gran variedad de enfermedades pulmonares que causan problemas al sistema respiratorio; una de ellas ?SARS-CoV-2, COVID-19, cuyo virus puede reproducirse con mayor intensidad cuando existe una gran concentración de transmisión de persona a persona. El presente proyecto tiene como objetivo determinar la clasificación del estado pulmonar dentro de los valores positivos y negativos mediante un porcentaje de precisión del pulmón, mediante una aplicación web con despliegue de modelos de inteligencia artificial de tipo Deep Learning. Para evaluar la sensibilidad de diagnóstico mediante tamizaje de detección por daños pulmonares, se estableció el uso de métricas especiales mediante herramientas las de programación como TensorFlow, Keras y Python, lo cual nos permite aplicar supresión no máxima a los resultados de cálculo de cada imagen. Aplicando la metodología DevOps en el desarrollo del aplicativo web con inteligencia artificial, nos mostrará el resultado de la predicción de la enfermedad en base a la carga de una imagen de rayos x, lo cual los modelos de inteligencia artificial desplegados en un servicio SaaS permitirán receptar la petición del lado del cliente y retornar como resultado el score en base a una puntuación indicando si la afectación pulmonar es de COVID-19 positivo o negativo.