Detección de Keratitis con Ayuda deAprendizaje Profundo : (Registro nro. 22837)

000 -CABECERA
Campo de control de longitud fija 02020nmm a2200229 a 4500
008 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
Campo de control de longitud fija 160202e2021 ck |||fq||d| 00| 0 spa d
082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
Número de clasificación Decimal 610.28
Número de documento (Cutter) R696d
Número de edición DEWEY 23
100 ## - ENCABEZAMIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Nombre de persona Rodríguez Santana, Stiven.
9 (RLIN) 44409
245 13 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO
Título Detección de Keratitis con Ayuda deAprendizaje Profundo :
Medio físico [Recurso Electrónico] /
Mención de responsabilidad, etc. Stiven Rodríguez Santana.
260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC (PIE DE IMPRENTA)
Lugar de publicación, distribución, etc. Bogotá (Colombia):
Nombre del editor, distribuidor, etc. Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito,
Fecha de publicación, distribución, etc. 2021
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 41 paginas.
Otros detalles físicos gráficos.
502 1# - NOTA DE TESIS
Nota de Disertaciones Tesis (Ingeniero Biomédico)<br/> <br/>
520 ## - RESUMEN, ETC.
Nota de sumario, etc. La keratitis es una de las principales causas de inflamación de la córnea, producida por una<br/>infección, lesión o enfermedad, que conlleva a visión borrada, disminución de la visión y<br/>en algunos casos hasta la ceguera. La keratitis en estado avanzados es bastante difícil de<br/>tratar, por lo que los esfuerzos se han centrado en el diagnóstico temprano de keratitis,<br/>aumentando la posibilidad de éxito en los tratamientos existentes. Para el diagnóstico de<br/>keratitis tradicionalmente está a cargo de un especialista en el este campo, capaz de identificar<br/>características asociadas a la keratitis. Actualmente, el uso de algoritmos basados en Deep<br/>Learning como herramienta potencial para ayudar en un diagnóstico autom´atico temprano,<br/>ha podido soportar la toma de decisiones clíınicas y en algunos casos aumentando la velocidad<br/>en los diagnósticos en zonas de dif´ıcil acceso. Por tanto, en este documento se presenta la<br/>exploración sistemática de diferentes algoritmos basados en Deep Learning usando imágenes<br/>de polo anterior de ojos, para generar un diagnóstico automático en la detección de keratitis.
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada KERATITIS
Subdivisión de forma DIAGNOSTICO
9 (RLIN) 44611
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada CEGUERA
Subdivisión de forma TRATAMIENTO
9 (RLIN) 44882
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada KERATITIS
Subdivisión de forma APRENDIZAJE PROFUNDO
9 (RLIN) 44883
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada TESIS DE GRADO
9 (RLIN) 43245
700 ## - ENCABEZAMIENTO SECUNDARIO--NOMBRE PERSONAL
Nombre de persona Perdomo Charry, Oscar Julían
Término relacionador director.
9 (RLIN) 62411
856 ## - ACCESO ELECTRÓNICO
Identificador uniforme del recurso URI https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1950
942 ## - ELEMENTOS KOHA
Fuente de clasificación o esquema de ordenación en estanterías
Koha tipo de item TRABAJOS DE GRADO
Existencias
Disponibilidad Mostrar en OPAC Fuente de clasificación o esquema Tipo de Descarte Estado Formato de Material Localización permanente Localización actual Colección Fecha adquisición Proveedor Forma de Adq Precio normal de compra Datos del ítem (Volumen, Tomo) Préstamos totales Signatura completa Código de barras Fecha última consulta Número de ejemplar Propiedades de Préstamo KOHA Programa Académico
        Préstamo Normal Digital Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Fondo general 2022-01-17 Ingeniería Biomédica Donación 0.00 Ej.1   610.28 R696d D002017 2022-01-17 1 TRABAJOS DE GRADO Ingeniería Biomédica