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Title: Diseño de arquitectura de red neuronal convolucional para el diagnóstico del COVID19 mediante imágenes de rayos X
Advisor(s): Quispe Anccasi, Carlos
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
Issue Date: 2023
Institution: Universidad Continental
Abstract: El COVID-19 fue una de las pandemias más mortales y la enfermedad que más rápido se propagó, debido a su alta transmisibilidad. La posibilidad de un diagnóstico erróneo causó varias consecuencias negativas al paciente infectado por COVID-19. Para abordar este problema, la tesis tiene como objetivo diseñar una arquitectura de red neuronal convolucional para el diagnóstico de COVID-19 mediante imágenes de rayos x. El método de desarrollo para la arquitectura es SEMMA; esto ayuda controlar mejor las etapas que se desarrollan. Asimismo, se realizó las pruebas con 753 imágenes rayos x para evaluar el rendimiento de la arquitectura entrenado usando varios parámetros de evaluación. Los resultados muestran que la arquitectura logra la mejor precisión de 90 %, exactitud del 91 % y sensibilidad del 93 %. En general, el modelo realiza un buen desempeño para detectar COVID-19.
Discipline: Ingeniería Electrónica
Grade or title grantor: Universidad Continental. Facultad de Ingeniería.
Grade or title: Ingeniero Electrónico
Juror: Contreras Nuñez, Joel; Checa Cervantes, David Jacob; Huaman Rojas, Jezzy James
Register date: 1-Mar-2024; 1-Mar-2024



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