000 02242nmm a2200241 a 4500
008 160202e2021 ck |||fq||d| 00| 0 spa d
082 0 4 _a610.28
_bT294i
_223
100 _aTenjo, Camilo Antonio.
_944409
245 1 3 _aIdentificación de Neoplasia Intraepitelial Cervical para la predicción de Cáncer Cervical mediante el uso de aprendizaje profundo :
_h[Recurso Electrónico] /
_cCamilo Antonio Tenjo.
260 _aBogotá (Colombia):
_bEscuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito,
_c2021
300 _a50 paginas.
_bgráficos.
502 1 _aTesis (Ingeniero Biomédico)
520 _aHoy en día son de suma importancia los procedimientos de diagnóstico basados en imágenes gracias a su alto nivel de eficiencia y practicidad, lamentablemente existen limitantes en cuanto a su interpretación se trata; Este es el caso de la Neoplasia Intraepitelial Cervical o displasia cervical. Muchas mujeres alrededor del mundo padecen esta lesión y aunque en varias ocasiones no compromete su vida, aún existen casos en los que las pacientes desarrollan uno de los 5 tipos de cáncer con mayor tasa de mortalidad del mundo, el cáncer cervical. Para la displasia cervical es usual la implementación de colposcopía como método de diagnóstico inicial, dado que permite identificar la lesión y su grado de severidad; Pero se limita en la complejidad de los tejidos y en ocasiones, la falta de experiencia del especialista que lleva a cabo el diagnóstico. Pese a que en países desarrollados estas problemáticas de diagnóstico no son muy comunes, es importante el desarrollo de tecnologías de asistencia diagnóstica para regiones en las que se necesitan. Con este trabajo se propone el uso de modelos de clasificación basados en aprendizaje profundo, para comprobar la presencia de la lesión y el grado de severidad en imágenes de colposcopía.
650 0 _aAPRENDIZAJE PROFUNDO
_944389
650 0 _aCOLPOSCOPÍA
_944838
650 0 _aMODELOS DE CLASIFICACIÓN
_944853
650 0 _aNEOPLASIA CERVICAL INTRAEPITELIAL
_944868
650 0 _aTESIS DE GRADO
_943245
700 _aPerdomo, Oscar Julián
_944588
_edirector.
856 _uhttps://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1933
942 _2ddc
_cTE
999 _c22823
_d22823