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Título: Máquina de aprendizaje híbrido para el diagnóstico temprano de cáncer de mama
Asesor(es): Cortez Vásquez, Augusto Parcemón
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03
Fecha de publicación: 2015
Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Resumen: Contribuye con un diagnóstico de cáncer de mama más efectivo, construyendo una herramienta de apoyo al diagnóstico médico, que permita un análisis más eficiente de las mamografías, aportando a disminuir el índice de error en el diagnóstico de cáncer de mama. Esta herramienta utiliza la técnica de máquina de soporte vectorial multinivel por ser la que mejor desempeño tiene según el análisis de diversos estudios que se ha realizado, superando a las clásicas técnicas estadísticas, técnicas de redes neuronales, algoritmos genéticos. De esta investigación se concluye que entre las técnicas de análisis de imágenes, las técnicas que tienen un mejor desempeño son las máquinas de aprendizaje híbrido, que son resultado de mezclar técnicas clásicas propias de la inteligencia artificial generando de esta manera nuevas técnicas que tienen en algunos casos mejor desempeño.
Nota: Publicación a texto completo no autorizada por el autor
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática
Grado o título: Ingeniero de Sistemas
Fecha de registro: 16-nov-2018; 16-nov-2018



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