Cuantificación de la incertidumbre en la clasificación de imágenes y evaluación del impacto de las redes neuronales bayesianas en la clasificación de pacientes con neumonía por COVID-19 en tomografías computarizadas 3D y 2D: un análisis comparativo de rendimiento - Liscano Fierro, Juan Manuel (Escuela Colombiana de Ingeniería, 2024)
This research project aims to compare the efficiency of Bayesian versus deterministic neural networks in the classification of COVID-19 pneumonia using 3D and 2D CT scans. The ’Mos- MedData: Chest CT Scans with COVID-19 Related Findings’ dataset was used. Both types of networks were developed and trained under appropriate architectures, with their performance evaluated using specialized metrics designed to measure the efficacy of the models in the classification task.

Este proyecto de investigación tiene como objetivo comparar la eficiencia de las redes neuronales bayesianas frente a las deterministas en la clasificación de la neumonía por COVID-19 mediante tomografías computarizadas 3D y 2D. Se utilizó el conjunto de datos ’MosMedData: tomografías computarizadas de tórax con hallazgos relacionados con COVID-19’. Ambos tipos de redes se desarrollaron y entrenaron bajo arquitecturas apropiadas, y su rendimiento se evaluó utilizando métricas especializadas diseñadas para medir la eficacia de los modelos en la tarea de clasificación.
Keywords: Resonancia magnética en imágenes; Pulmones - Enfermedades; Redes neuronales bayesianas; Redes neuronales deterministas; Tomografías computarizadas; COVID-19; Machine learning