Browsing by Autor "Mendieta Villanueva, Carlos Salvador"

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    Sistema de visión artificial para detectar neumonía a partir de imágenes radiológicas utilizando técnicas de aprendizaje profundo
    (Facultad de Ingenieria, 2025) Mendieta Villanueva, Carlos Salvador; Sanabria García, Javier
    Este proyecto propone el desarrollo de un sistema de visión artificial basado en aprendizaje profundo para apoyar el diagnóstico de neumonía a partir de radiografías de tórax, con énfasis en la accesibilidad y en la contribución a un diagnóstico clínico preciso. La investigación parte del análisis del proceso diagnóstico actual en Bolivia, considerando la normativa vigente y la experiencia de profesionales en salud. Se seleccionó la arquitectura ResNet-50, preentrenada con ImageNet, y se la adaptó para la clasificación binaria de neumonía. Se utilizaron los conjuntos de datos públicos Kermany y RSNA, y se desarrollaron algoritmos de preprocesamiento de imágenes para adaptar los datos a la arquitectura seleccionada. Con estos insumos, se entrenaron seis modelos, variando hiperparámetros y épocas de acuerdo con literatura especializada. La evaluación se llevó a cabo mediante métricas como exactitud, precisión, sensibilidad, F1 y AUC, lo que permitió identificar el modelo con mejor rendimiento. El desarrollo se enmarcó en la metodología ágil Mobile-D, adecuada para aplicaciones móviles, lo cual facilitó la iteración continua entre diseño, implementación e integración. El modelo final se integró en un prototipo funcional para Android que permite al usuario cargar o capturar una imagen radiológica y obtener una clasificación con su respectiva probabilidad, de manera offline. La validación, realizada junto a un radiólogo, arrojó resultados prometedores, confirmando el potencial del sistema como herramienta tecnológica de apoyo al diagnóstico médico en el sistema de salud boliviano.