RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Clasificación de imágenes pulmonares con redes neuronales convolucionales
A1 Aranda Elvira, Ainhoa
A2 Máster Universitario en Ciberseguridad e Inteligencia de Datos Por la Ull
K1 Clasificación de imágenes, redes neuronales convolucionales, Python,
Pytorch Lightning
K1 Image classification, convolutional neural networks, Python, Pytorch Lightning
AB El objetivo de este Trabajo de Fin de Máster (TFM) es desarrollar una herramienta quemejore la precisión y rapidez en el diagnóstico de condiciones médicas mediante el uso deimágenes biomédicas, específicamente rayos X de tórax. El enfoque principal es utilizartécnicas de aprendizaje profundo, concretamente redes neuronales convolucionales(CNN), aprovechando el método de transfer learning. Esta herramienta se centrará en laclasificación de imágenes de rayos X en tres categorías: COVID-19, neumonía y normal.Al implementar modelos de CNN preentrenados como VGG16 y LeNet-5, y utilizando labiblioteca PyTorch Lightning para facilitar el entrenamiento y la gestión de experimentos,se busca proporcionar una solución eficaz que pueda ser integrada en entornos clínicospara ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones más informadas y rápidas.
YR 2024
FD 2024
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/37756
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/37756
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 14-oct-2024