Detección de Keratitis con Ayuda deAprendizaje Profundo : [Recurso Electrónico] / Stiven Rodríguez Santana.

Por: Rodríguez Santana, StivenColaborador(es): Perdomo Charry, Oscar Julían [director.]Tipo de material: Archivo de ordenadorArchivo de ordenadorEditor: Bogotá (Colombia): Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2021Descripción: 41 paginas. gráficosTema(s): KERATITIS -- DIAGNOSTICO | CEGUERA -- TRATAMIENTO | KERATITIS -- APRENDIZAJE PROFUNDO | TESIS DE GRADOClasificación CDD: 610.28 Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea Nota de disertación: Tesis (Ingeniero Biomédico) Resumen: 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.
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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.

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