Implementación de un modelo de aprendizaje profundo de máquinas para la detección de cáncer de seno

Forero Vargas, Manuel GuillermoCastaño Idarraga, Omar AndrésÁvila Gómez, Jair OrlandoMaldonado Benavides, Fabián AlonsoBermúdez Murillo, Laura Yohana2024-07-302024-07-302024https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/3648El objetivo principal de este trabajo es implementar un modelo de aprendizaje profundo para la detección de cáncer de seno mediante el análisis de imágenes médicas obtenidas a través de mamografías. Se propone el desarrollo y entrenamiento de un sistema capaz de identificar nódulos sospechosos en estas imágenes. Para lograrlo, se utilizarán diversas arquitecturas convolucionales, como VGG16, VGG19, RESNET y RESNET50, así como Visión Transformer (VIT)79 p.application/pdfspaAprendizaje profundoDetección de nódulosImágenes médicasMamografíasCáncer de senoIdentificación de cáncerSistema de detecciónInteligencia Artificial en saludDiagnóstico por imágenesProcesamiento de imágenes médicasDeep LearningNodule DetectionMedical ImagingMammogramsBreast CancerCancer IdentificationDetection SystemIntelligence Artificial healthDiagnostic imagingMedical image processingImplementación de un modelo de aprendizaje profundo de máquinas para la detección de cáncer de senohttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2