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dc.contributor.authorRodriguez santana, Stiven
dc.contributor.authorPerdomo Charry, Oscar Julían
dc.date.accessioned2022-01-17T20:32:16Z
dc.date.available2022-01-17T20:32:16Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1950
dc.description.abstractLa 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.abstractKeratitis 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.extent41 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.titleDeteccion de Keratitis con Ayuda de Aprendizaje Profundo Stispa
dc.title.alternativeKeratitis Detection with the Help of Deep learningeng
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.identifier.urlhttps://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=22837
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.armarcCeguera - Diagnostico
dc.subject.armarcKeratitis - Diagnostico
dc.subject.armarcKeratitis - Aprendizaje profundo
dc.subject.proposalCeguera - Diagnosticospa
dc.subject.proposalKeratitis - Diagnosticospa
dc.subject.proposalKeratitis - Aprendizaje profundospa
dc.subject.proposalBlindness - Diagnosiseng
dc.subject.proposalKeratitis - Diagnosiseng
dc.subject.proposalKeratitis - Deep Learningeng
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501spa
dc.type.contentDataPaperspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/MRspa


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