Análisis y detección de patrones de riesgo cardiovascular en imágenes de retina usando aprendizaje profundo.

Gendry Alfonso Francia

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Saul Tovar Arriaga	es_ES
dc.creator	Gendry Alfonso Francia	es_ES
dc.date	2020-07-03
dc.date.accessioned	2020-08-07T16:34:45Z
dc.date.available	2020-08-07T16:34:45Z
dc.date.issued	2020-07-03
dc.identifier.uri	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/2262
dc.description	Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son sin dudas la principal causa de defunción en el mundo. Se desea desarrollar un algoritmo que permita explorar y analizar imágenes de retina, para predecir eventos cardiovasculares, ya que en dichas imágenes se puede detectar retinopatías hipertensivas y émbolos de colesterol, además varias características como el calibre de los vasos sanguíneos, bifurcaciones o tortuosidad que pueden reflejar la salud del sistema cardiovascular y predecir un riesgo futuro; además de que el procedimiento no es invasivo, es rápido y barato. Para el desarrollo del trabajo se pretende utilizar técnicas de inteligencia artificial, específicamente de aprendizaje profundo (Deep Learning), ya que estas permiten computar múltiples capas de información en una red neuronal y aprender los patrones correctos sin tener que hacerlos de manera manual. Para ello se hará uso de las redes neuronales convolutivas, las cuales están optimizadas para producir algoritmos de alta precisión que diagnostican enfermedades a partir de imágenes médicas, con precisiones parecidas a las de un experto humano.	es_ES
dc.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	Acceso Abierto	es_ES
dc.subject	Inteligencia Artificial	es_ES
dc.subject	Aprendizaje profundo	es_ES
dc.subject	Red neuronal	es_ES
dc.subject	Red neuronal convolucional	es_ES
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es_ES
dc.title	Análisis y detección de patrones de riesgo cardiovascular en imágenes de retina usando aprendizaje profundo.	es_ES
dc.type	Tesis de maestría	es_ES
dc.creator.tid	curp	es_ES
dc.contributor.tid	curp	es_ES
dc.creator.identificador	AOFG850911HNELRN03	es_ES
dc.contributor.identificador	TOAS790720HQTVRL08	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