Investigación Científica Aplicada
Clasificación de radiografías de tórax para la detección de neumonía mediante MobileNetV2
El presente proyecto consiste en el desarrollo y evaluación de un sistema de clasificación binaria de radiografías de tórax mediante la arquitectura MobileNetV2 con transferencia de aprendizaje, con el propósito de diferenciar imágenes normales de imágenes con hallazgos compatibles con neumonía. Para su implementación, se llevó a cabo un proceso de preprocesamiento de imágenes que incluyó conversión a tres canales, normalización, seguido del entrenamiento del modelo y la evaluación de su desempeño a través de métricas como exactitud, precisión, sensibilidad, especificidad, matriz de confusión, curva ROC y AUC. Este trabajo se plantea como una aplicación académica de aprendizaje profundo y procesamiento de imágenes médicas, orientada al análisis computacional de estudios radiográficos.
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El presente proyecto consiste en el desarrollo y evaluación de un sistema de clasificación binaria de radiografías de tórax mediante la arquitectura MobileNetV2 con transferencia de aprendizaje, con el propósito de diferenciar imágenes normales de imágenes con hallazgos compatibles con neumonía. Para su implementación, se llevó a cabo un proceso de preprocesamiento de imágenes que incluyó conversión a tres canales, normalización, seguido del entrenamiento del modelo y la evaluación de su desempeño a través de métricas como exactitud, precisión, sensibilidad, especificidad, matriz de confusión, curva ROC y AUC. Este trabajo se plantea como una aplicación académica de aprendizaje profundo y procesamiento de imágenes médicas, orientada al análisis computacional de estudios radiográficos.
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