Resumen:
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.
Filiación:
Guanca, Daniel Antonio J. 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.