000			03992nam0a22003250i04500
001			UTC-119082
005			20240326112741.0
008			240325s2021####ec#####grm####00####spa#d
082			_aPROYECTO 004 P1535im
100			_aPalacios De La Cruz, María Belén
245			_aImplementación 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. _cMaría Belén Palacios De La Cruz y Ayleen Dayana Tomalá Pinargote.
264			_aEcuador :
264			_aLa Maná : _bUniversidad Técnica de Cotopaxi ; _c2021
300			_a100 páginas ; _c30 cm.
336			_atexto _btxt _2rdacontent
337			_ano mediado _bn _2damedia
338			_avolumen _bnc _2rdacarrier
500			_aIncluye CD-Rom, anexos
502			_aProyecto (Ingeniero en Informática y Sistemas Computacionales); Cusco, Víctor; Tut.
505			_a1. 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
506			_aLOS PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN SON DE USO EXCLUSIVO EN LA SALA DE LECTURA
520			_aLa 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.
526			_aFacultad de Ciencias de la Ingeniería y Aplicadas ;
526			_aCarrera de Ingeniería en Informática y Sistemas Computacionales
526			_aVA/ag
650			_aINGENIERÍA EN INFORMÁTICA Y SISTEMAS COMPUTACIONALES DEEP LEARNING MEDICINA SARS-CoV-2 APLICACIÓN WEB PATÓGENO RAYOS X VIRUS INTELIGENCIA ARTIFICIAL
700			_aTomalá Pinargote, Ayleen Dayana
856			_uhttp://repositorio.utc.edu.ec/bitstream/27000/8217/1/UTC-PIM-000388.pdf _yDocumento
942			_2ddc _cTES _n0
999			_c18790 _d18790