Mostrar el registro sencillo del ítem
Deteccion de Keratitis con Ayuda de Aprendizaje Profundo Sti
dc.contributor.author | Rodriguez santana, Stiven | |
dc.contributor.author | Perdomo Charry, Oscar Julían | |
dc.date.accessioned | 2022-01-17T20:32:16Z | |
dc.date.available | 2022-01-17T20:32:16Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1950 | |
dc.description.abstract | La keratitis es una de las principales causas de inflamacion de la cornea, producida por una infeccion, lesion o enfermedad, que conlleva a vision borrada, disminucion de la vision y en algunos casos hasta la ceguera. La keratitis en estado avanzados es bastante difıcil de tratar, por lo que los esfuerzos se han centrado en el diagnostico temprano de keratitis, aumentando la posibilidad de exito en los tratamientos existentes. Para el diagnostico de keratitis tradicionalmente esta a cargo de un especialista en el este campo, capaz de identificar caracterısticas asociadas a la keratitis. Actualmente, el uso de algoritmos basados en Deep Learning como herramienta potencial para ayudar en un diagnostico automatico temprano, ha podido soportar la toma de decisiones clınicas y en algunos casos aumentando la velocidad en los diagnosticos en zonas de difıcil acceso. Por tanto, en este documento se presenta la exploracion sistematica de diferentes algoritmos basados en Deep Learning usando imagenes de polo anterior de ojos, para generar un diagnostico automatico en la deteccion de keratitis. | spa |
dc.description.abstract | Keratitis is one of the main causes of inflammation of the cornea, caused by an infection, injury or disease, which leads to blurred vision, decreased vision and in some cases even blindness. Advanced-stage keratitis is quite difficult to treat, so efforts have been focused on early diagnosis of keratitis, increasing the possibility of success with existing treatments. For the diagnosis of keratitis, it is traditionally carried out by a specialist in this field, capable of identifying characteristics associated with keratitis. Currently, the use of algorithms based on Deep Learning as a potential tool to help in an early automatic diagnosis, has been able to support clinical decision making and in some cases increasing the speed of diagnoses in areas of difficult access. Therefore, this document presents the systematic exploration of different algorithms based on Deep Learning using images of the anterior pole of the eyes, to generate an automatic diagnosis in the detection of keratitis. | eng |
dc.format.extent | 41 páginas | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.title | Deteccion de Keratitis con Ayuda de Aprendizaje Profundo Sti | spa |
dc.title.alternative | Keratitis Detection with the Help of Deep learning | eng |
dc.type | Artículo de revista | spa |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | spa |
oaire.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | spa |
dc.identifier.url | https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=22837 | |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.subject.armarc | Ceguera - Diagnostico | |
dc.subject.armarc | Keratitis - Diagnostico | |
dc.subject.armarc | Keratitis - Aprendizaje profundo | |
dc.subject.proposal | Ceguera - Diagnostico | spa |
dc.subject.proposal | Keratitis - Diagnostico | spa |
dc.subject.proposal | Keratitis - Aprendizaje profundo | spa |
dc.subject.proposal | Blindness - Diagnosis | eng |
dc.subject.proposal | Keratitis - Diagnosis | eng |
dc.subject.proposal | Keratitis - Deep Learning | eng |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | spa |
dc.type.content | DataPaper | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/article | spa |
dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/MR | spa |
Ficheros en el ítem
Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)
-
BA - Trabajos Dirigidos de Biomédica [225]
Trabajos del Pregrado de Ingeniería Biomédica de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito