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Huamaní Navarrete, Pedro Freddy
Maldonado Lezama, Lisset Fernanda
Moreano Rojas, Eder Omar
2022-02-23T12:24:02Z
2022-02-23T12:24:02Z
2021
https://hdl.handle.net/20.500.14138/4551
El 11 de marzo de 2020 el COVID-19 fue declarado Pandemia por la OMS. Esta enfermedad infecciosa causada por el SARS-CoV-2 afecta al sistema respiratorio al igual que la Tuberculosis, este último según el informe de la OMS en el 2020 declara que los casos de TBC se incrementaron a nivel mundial a raíz de la pandemia del COVID-19. Por ello, se ha visto afectado el reconocimiento de dichas enfermedades puesto que ambas presentan síntomas similares. Este proyecto propone el diseño y aplicación de Redes Neuronales Convolucionales para el diagnóstico de enfermedades como el Covid-19 y Tuberculosis, a partir de radiografías de tórax frontal. Es así que, dos de los modelos de redes neuronales fueron InceptionV3 y VGG16, mientras que el tercero fue denominado Particular, y todos ellos fueron desarrollados en la interfaz de JupyterLab, mediante el lenguaje de programación Phyton, con las librerías de Tensorflow y Keras. En el caso de la red neuronal particular, estuvo conformada por 10 capas, la cual fue entrenada por 2535 imágenes de radiografías de tórax frontal (compuesta por Covid-19, Tuberculosis y Sanos), asimismo para el entrenamiento se usó la CPU y GPU del computador. Estas mismas imágenes se usaron para el entrenamiento de los modelos de Redes neuronales artificiales INCEPTION Y VGG16, para poder comparar y obtener la eficacia de la red particular, A las redes neuronales artificiales se les aplicó Transfer Learning para poder implementarlas y entrenarlas. Las métricas de evaluación para cada red fueron “Accuracy”, “Recall”, “F1-Score” y “General Precisión” para conocer la precisión y sensibilidad de la red particular a comparación de las otras mencionadas. Finalmente, la red neuronal convolucional particular obtuvo una precisión de 92.70% entrenada con la CPU, y 94.28% con la GPU, ambos valores totalmente aceptables para una red entrenada con 3 clases (Covid- 19, Tuberculosis y Sanos). (es_ES)
Submitted by Hidalgo Alvarez Jofre (jhidalgoa@urp.edu.pe) on 2022-02-23T12:24:02Z No. of bitstreams: 1 ELEC-T030_74625001_T MOREANO ROJAS EDER OMAR.pdf: 3928044 bytes, checksum: bc9769e879816d2fe046ad96ec16af06 (MD5) (es_ES)
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Universidad Ricardo Palma - URP (es_ES)
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https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio Institucional - URP (es_ES)
Covid-19 (es_ES)
Tuberculosis (es_ES)
InceptionV3 (es_ES)
VGG16 (es_ES)
radiografías de tórax frontal (es_ES)
Transfer Learning (es_ES)
Diseño y aplicación de redes neuronales convolucionales para el diagnóstico de enfermedades pulmonares, a partir de radiografías de tórax frontal (es_ES)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Universidad Ricardo Palma. Facultad de Ingeniería. Escuela Profesional de Ingeniería Electrónica (es_ES)
Ingeniería Electrónica (es_ES)
Título Profesional (es_ES)
Ingeniero Electrónico (es_ES)
PE (es_ES)
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712026
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Privada asociativa
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