Browsing by Author "Palacios De La Cruz, María Belén"

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    Implementación de una aplicación web para el reconocimiento de patrones de diagnóstico del Covid 19 en rayos X mediante una red neuronal convolucional para la Universidad Técnica de Cotopaxi Extensión La Maná.
    (Ecuador : La Maná : Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2021-08) Palacios De La Cruz, María Belén; Ayleen Dayana, Tomalá Pinargote; Cusco Vinueza, Victor Alfonso
    La implementación y desarrollo de procesos mediante Deep Learning aplicados en el ámbito medico está obteniendo un gran éxito en varios aspectos, lo cual incluye la detección de diversas enfermedades del ser humano, para lograr esta precisión se requiere implementar métodos rápidos y eficientes en base a detecciones y evaluación de procesos del ser humano. Existe una gran variedad de enfermedades pulmonares que causan problemas al sistema respiratorio; una de ellas ‎SARS-CoV-2, COVID-19, cuyo virus puede reproducirse con mayor intensidad cuando existe una gran concentración de transmisión de persona a persona. El presente proyecto tiene como objetivo determinar la clasificación del estado pulmonar dentro de los valores positivos y negativos mediante un porcentaje de precisión del pulmón, mediante una aplicación web con despliegue de modelos de inteligencia artificial de tipo Deep Learning. Para evaluar la sensibilidad de diagnóstico mediante tamizaje de detección por daños pulmonares, se estableció el uso de métricas especiales mediante herramientas las de programación como TensorFlow, Keras y Python, lo cual nos permite aplicar supresión no máxima a los resultados de cálculo de cada imagen. Aplicando la metodología DevOps en el desarrollo del aplicativo web con inteligencia artificial, nos mostrará el resultado de la predicción de la enfermedad en base a la carga de una imagen de rayos x, lo cual los modelos de inteligencia artificial desplegados en un servicio SaaS permitirán receptar la petición del lado del cliente y retornar como resultado el score en base a una puntuación indicando si la afectación pulmonar es de COVID-19 positivo o negativo.