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ISBN 978-99989-64-62-4

Sistema inteligente móvil basado en redes neuronales convolucionales para el diagnóstico previo de enfermedades renales

Autores:
García Cortegano, Carlos Alberto
Reategui Pezo, Alejandro
Ramírez Villacorta, Jimmy Max
López Albiño, Richard Alex
Melchor Infantes, Ronald Percy
Escobar Cardeña, Paul
Arévalo Jesús, Christian Alfredo
Bardales Lozano, Tonny Eduardo
González Aspajo, Carlos
Editorial:Centro de Investigación y Desarrollo
Materia:Diagn
Público objetivo:Profesional / académico
Publicado:2023-11-06
Número de edición:1
Tamaño:90Mb
Soporte:Digital
Formato:Pdf (.pdf)
Idioma:Español

Reseña

El presente trabajo de investigación tuvo como finalidad la generación de una herramienta que facilite el diagnóstico previo del estado del deterioro del riñón, en pacientes sanos y con enfermedades renales, utilizando algoritmos de redes neuronales convolucionales desde un aplicativo móvil, e imágenes de resultados de exámenes de orina
realizados a partir de tiras reactivas.
Este aplicativo permite la determinación de dos estados de salud: “Enfermo” y “Sano”. Se ha utilizado como dataset de un banco compuesto de 268 imágenes (154 imágenes de tiras reactivas con resultados de pacientes “Sanos” y 154 imágenes de tiras reactivas con
resultados de pacientes “Enfermos”). El tipo de investigación es Aplicada, con un nivel de investigación Explicativa, siendo el diseño de la investigación Experimental. Se ha logrado un índice de Sensibilidad del 100 % y de Especificidad del 99 % con esto se concluye que el software de reconocimiento es una herramienta efectiva a partir del cual se logran resultados aceptables, en ambos casos son valores esperados en la presente tesis; de esta manera se acepta la Hipótesis de la Investigación: “La implementación de un Sistema Inteligente Móvil basado en procesamiento de imágenes con redes neuronales convolucionales permitirá realizar diagnósticos previos d enfermedades renales de la población adulta en la ciudad de Iquitos 2019”.

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