Browsing by Autor "Montecinos Marquez, Jaime Antonio"

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    Identificación de anomalías covid-19 en radiografías de tórax mediante redes neuronales y el sistema rale
    (Facultad de Ciencias Puras y Naturales, 2022) Montecinos Marquez, Jaime Antonio; Dols Salvador, Fátima
    Desde la propuesta hecha por Mcculloch y Pitts en 1943, los modelos de redes neuronales en sus diferentes topologías han demostrado ser una herramienta favorable e importante para la resolución de problemas en clasi_cación de categorías, extracciónde características, evaluación de enfermedades, predicción de resultados, entre otros. Los resultados obtenidos por los modelos de redes neuronales llegan a ser similares o incluso mejores a los resultados que puede ofrecer un experto humano en un determinado dominio y/o contexto. Desde la declaratoria de emergencia sanitaria en enero del 2020 y posteriormente la de pandemia el 11 de marzo del mismo año por la Organización Mundial de la Salud (OMS), muchos investigadores de diferentes disciplinas amplían sus conocimientos y esfuerzos, con el _n de mejorar los métodos destinados para la detección de neumonía atípica proveniente del Síndrome Respiratorio Agudo Severo de Tipo 2 Sars-Cov-2 por cualquier tipo de instrumento (vacunas, medicamentos, tratamientos, medios de diagnóstico, tecnología de salud, entre otros), además los mismos exhortan a las autoridades de no olvidar su compromiso ante la sociedad para sobre llevar la enfermedad. El presente trabajo de investigación está enfocado a mejorar el modelo de visión por computadora para la detección de Neumonía Atípica proveniente del Sars-Cov-2 más conocida como _Covid-19_, basado en la utilización de Modelos de Redes Neuronales Convolucionales _Convolutional Neural Network_ (CNN) y la utilización del concepto de cuadrantes del sistema de puntuación de gravedad RALE ( EvaluaciónRadiográ_ca del Edema Pulmonar ) para Covid-19, aplicadas en Radiografías de Tórax en su proyecciónPostero Anterior, la implementación del trabajo de investigaciónen un futuro permitirá la construcción de un sistema de inteligencia arti_cial para proveer un diagnóstico relacionado y potenciar la toma de decisiones de un experto humano o profesional en medicina _Radiólogo_ y un mejor entendimiento para los usuarios no entendidos en un diagnóstico médico.