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Rodríguez Santana, Stiven.

Detección de Keratitis con Ayuda deAprendizaje Profundo : [Recurso Electrónico] / Stiven Rodríguez Santana. - Bogotá (Colombia): Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2021 - 41 paginas. gráficos.

Tesis (Ingeniero Biomédico)



La keratitis es una de las principales causas de inflamación de la córnea, producida por una
infección, lesión o enfermedad, que conlleva a visión borrada, disminución de la visión y
en algunos casos hasta la ceguera. La keratitis en estado avanzados es bastante difícil de
tratar, por lo que los esfuerzos se han centrado en el diagnóstico temprano de keratitis,
aumentando la posibilidad de éxito en los tratamientos existentes. Para el diagnóstico de
keratitis tradicionalmente está a cargo de un especialista en el este campo, capaz de identificar
características asociadas a la keratitis. Actualmente, el uso de algoritmos basados en Deep
Learning como herramienta potencial para ayudar en un diagnóstico autom´atico temprano,
ha podido soportar la toma de decisiones clíınicas y en algunos casos aumentando la velocidad
en los diagnósticos en zonas de dif´ıcil acceso. Por tanto, en este documento se presenta la
exploración sistemática de diferentes algoritmos basados en Deep Learning usando imágenes
de polo anterior de ojos, para generar un diagnóstico automático en la detección de keratitis.

Subjects--Topical Terms:
KERATITIS--DIAGNOSTICO
CEGUERA--TRATAMIENTO
KERATITIS--APRENDIZAJE PROFUNDO
TESIS DE GRADO

Dewey Class. No.: 610.28 / R696d