Análisis de agrupamiento de datos para el apoyo al diagnóstico de Tuberculosis Pulmonar : [Recurso Electrónico] / Karina Alejandra Ortiz Neira.
Por: Ortiz Neira Karina Alejandra
Colaborador(es): Orjuela Cañon, Alvaro David [director.]Tipo de material: 
Archivo de ordenadorEditor: Bogotá (Colombia): Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2020Descripción: 60 paginas. gráficosTema(s): INTELIGENCIA ARTIFICIAL -- SALUD | ALGORITMOS -- REDES NEURALES | TUBERCULOSIS -- ENFERMEDADES | TESIS DE GRADOClasificación CDD: 006.3 Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea Nota de disertación: Tesis (Ingeniero Biomédica) Resumen: Mediante las bases de datos que contienen información de pacientes diagnosticados con tuberculosis pulmonar, del hospital Santa Clara, se realizó una comparación de 3 algoritmos de agrupamiento basados en redes neuronales como lo son: los mapas autoorganizados, redes ART y redes Fuzzy Art, para concluir cual de éstos presenta mejor índice de agrupamiento brindando apoyo al diagnóstico de la enfermedad. Posterior a esto, se realiza la visualización del comportamiento de las neuronas que se activan respecto a la condiciòn de egreso del hospital, permitiendole al profesional de la salud disminuir el tiempo de observación de todos su pacientes y enfocándose en aquellos con mayor riesgo
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TRABAJOS DE GRADO
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Tesis (Ingeniero Biomédica)
Mediante las bases de datos que contienen información de pacientes diagnosticados con tuberculosis pulmonar, del hospital Santa Clara, se realizó una comparación de 3 algoritmos de agrupamiento basados en redes neuronales como lo son: los mapas autoorganizados, redes ART y redes Fuzzy Art, para concluir cual de éstos presenta mejor índice de agrupamiento brindando apoyo al diagnóstico de la enfermedad. Posterior a esto, se realiza la visualización del comportamiento de las neuronas que se activan respecto a la condiciòn de egreso del hospital, permitiendole al profesional de la salud disminuir el tiempo de observación de todos su pacientes y enfocándose en aquellos con mayor riesgo
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