Detección de anomalías de COVID-19 en radiografías de tórax
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http://hdl.handle.net/10045/125471
| Título: | Detección de anomalías de COVID-19 en radiografías de tórax |
|---|---|
| Autor/es: | Díaz Rey, Nuria |
| Director de la investigación: | Cazorla, Miguel | Gomez-Donoso, Francisco |
| Centro, Departamento o Servicio: | Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial |
| Palabras clave: | Deep learning | Anomalías pulmonares | COVID-19 | Radiografías de tórax | Redes neuronales convolucionales |
| Fecha de publicación: | 22-jul-2022 |
| Fecha de lectura: | 20-jul-2022 |
| Resumen: | Se ha realizado una aplicación que, empleando deep learning, permite la detección anomalías pulmonares debidas al COVID-19 en radiografías de tórax. Se han empleado dos redes neuronales convolucionales. La primera Resnet50 para la clasificación de las radiografías en una serie de clases y la segunda YoloV5 para la localización de las anomalías. Por último se ha realizado una comparación de los resultados con ambos métodos y se ha determinado cual es el mejor resultado obtenido. |
| URI: | http://hdl.handle.net/10045/125471 |
| Idioma: | spa |
| Tipo: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Derechos: | Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 |
| Aparece en las colecciones: | Grado en Ingeniería Robótica - Trabajos Fin de Grado |
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| Archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
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