Diagnóstico automático de tuberculosis en radiografías de tórax aplicando aprendizaje automático

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dc.contributor.author Guanca, Daniel Antonio J.
dc.contributor.author Izetta Riera, C. Javier
dc.contributor.author Pérez Otero, Nilda M.
dc.contributor.author Verazay, Abigail N.
dc.coverage.temporal ARG es
dc.date.accessioned 2024-05-17T12:10:09Z
dc.date.available 2024-05-17T12:10:09Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.issn 1853-6662
dc.identifier.uri https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/1088
dc.description Guanca, Daniel Antonio J. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería. Jujuy. Argentina. es
dc.description Izetta Riera, C. Javier. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería. Jujuy. Argentina. es
dc.description Pérez Otero, Nilda M. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería. Jujuy. Argentina. es
dc.description Verazay, Abigail N. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería. Jujuy. Argentina. es
dc.description.abstract 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. es
dc.language spa es
dc.publisher Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería. es
dc.rights Acceso Abierto es
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es es
dc.source Revista Investigaciones en Facultades de Ingeniería del NOA 9 es
dc.subject aprendizaje automático es
dc.subject diagnóstico asistido por computadora es
dc.subject turberculosis es
dc.title Diagnóstico automático de tuberculosis en radiografías de tórax aplicando aprendizaje automático es
dc.type Artículo es
dc.type.version Publicado es
dc.type.oa article es


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