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Tinoco Reyes, David Alejandro
Julca Villarreal, Bryan Fabián
2021-07-14T01:27:15Z
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2020
https://repositorio.usil.edu.pe/handle/usil/11684
El objetivo principal del presente trabajo de investigación es emplear herramientas tecnológicas que puedan clasificar correctamente imágenes topográficas de la enfermedad del queratocono, mediante el aprendizaje de detección de patrones que posteriormente servirán para realizar detecciones preventivas. El algoritmo que se utilizó para realizar las clasificaciones ha sido de redes neuronales convolucionales así como un pre-procesamiento de imágenes para retirar el ruido que puede limitar el aprendizaje de la red neuronal, dando como resultado 1908 imágenes correctamente clasificadas de un total de 2073 imágenes distribuidas entre ojos normales y que padecen de queratocono, lo que equivale a un 92.04% (es_ES)
Tesis (es_ES)
application/pdf
spa
Universidad San Ignacio de Loyola (es_ES)
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Universidad San Ignacio de Loyola (es_ES)
Repositorio Institucional - USIL (es_ES)
Programación informática (es_ES)
Centro médico (es_ES)
Lucha contra las enfermedades (es_ES)
Sistema experto (es_ES)
Aplicación de Deep Learning sobre imágenes topográficas para mejorar la precisión del diagnóstico de queratocono en una clínica de Lima (es_ES)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Universidad San Ignacio de Loyola. Facultad de Ingeniería. Carrera de Ingeniería Empresarial y de Sistemas (es_ES)
Ingeniería (es_ES)
Título Profesional (es_ES)
Ingeniero Empresarial y de Sistemas (es_ES)
PE (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
70350570
https://orcid.org/0000-0002-5394-7033
72878530
413596
Marin Tena, Cecilia Milagros
Prada Baca, Katia
Castro Burgos, Silvia Rosa
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Privada societaria
info:eu-repo/semantics/publishedVersion



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