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dc.rights.license https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Luis Alberto Morales Hernández es_ES
dc.creator Dulce Sofía Marín Chávez es_ES
dc.date.accessioned 2026-01-23T18:18:35Z
dc.date.available 2026-01-23T18:18:35Z
dc.date.issued 2025-12-10
dc.identifier.uri https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12592
dc.description El cáncer de mama es una de las causas más comunes de muerte en mujeres a nivel mundial, con más de 2.3 millones de casos al año y se espera un aumento a 3.2 millones en 2040. Existen diferentes técnicas de diagnóstico incluyendo la mastografía, el ultrasonido, muestras de biopsia y termografía. La termografía registra la variación de temperatura en la superficie del cuerpo, es rápida, no invasiva, sin radiación y de bajo costo. Esta técnica se divide en estática y dinámica, siendo esta última menos explorada. Varios trabajos han utilizado termografía estática con éxito, pero surge la necesidad de llevar a cabo más investigación en la versión dinámica, al igual de métodos efectivos para la detección temprana del cáncer de mama, por lo que este trabajo propone un sistema basado en inteligencia artificial para la clasificación de imágenes termográficas buscando mejorar la precisión y sensibilidad de efectividad del diagnóstico, siendo una respuesta innovadora a la demanda social y médica, por lo tanto, el escaso uso de la termografía dinámica resalta un área de enfoque de futuras investigaciones. es_ES
dc.format pdf es_ES
dc.format.extent 1 recurso en línea (49 páginas) es_ES
dc.format.medium computadora es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Universidad Autonoma de Querétaro es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights openAccess es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Metodología basada en Inteligencia Artificial para detección de anormalidades Asociadas Al Cáncer de Mama En Imágenes Termográficas es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid ORCID es_ES
dc.contributor.tid ORCID es_ES
dc.creator.identificador 0009-0007-6742-9409 es_ES
dc.contributor.identificador 0000-0002-6483-0543 es_ES
dc.contributor.role Director de tesis es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES
dc.format.support recurso en línea es_ES
dc.matricula.creator 272464 es_ES
dc.folio IGMAC-272464 es_ES


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Nombre: IGMAC-272464.pdf
Tamaño: 1.456Mb
Formato: PDF
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