Modelo de red neuronal convolucional para el diagnóstico de neumonía en imágenes radiológicas

Abstract

La presente tesis realiza la construcción de un algoritmo de Machine Learning (aprendizaje automático) para la identificación de neumonía en imágenes radiológicas, en el cual consiste en enseñarle a las maquinas a realizar las tareas con una mayor eficiencia que la del ser humano, esto permitirá optimizar los procesos de diagnóstico de esta enfermedad.

En el primer punto, explica que es la neumonía, a que hace referencia las Redes Neuronales Convolucionales, explica un poco sobre la Inteligencia Artificial (AI) y el Machine Learning, a su vez plantea la problemática, se establece el objetivo general y los objetivos específicos, así como la justificación de la tesis, los alcances, y el estado del arte de la misma. En el segundo punto se encuentra el marco referencial, donde muestra que teorías sustentan la investigación, las leyes que la rigen y los conceptos básicos para una mayor comprensión de lo escrito. En el tercer punto se explica la metodología utilizada, la línea de investigación escogida con el fin de dar desarrollo y avances tecnológicos a la optimización de procesos y generación de nuevos conocimientos, así mismo en que sector de la población va dirigido, el tipo de investigación. En el cuarto punto se enuncian las estrategias implementadas para desarrollar los objetivos generales y específicos de la tesis, por último, en el quinto punto se presentan las conclusiones a las que se llegó con el estudio.