Modelo basado en deep learning para el diagnóstico de tuberculosis pulmonar utilizando radiografías de tórax y perfiles clínicos

Modelo basado en deep learning para el diagnóstico de tuberculosis pulmonar utilizando radiografías de tórax y perfiles clínicos

La tuberculosis (TB) es una enfermedad infecciosa causada por el complejo Mycobacterium tuberculosis, ésta usualmente se presenta en los pulmones, aunque puede afectar cualquier órgano del cuerpo, antes de la pandemia de COVID-19 (2020) la TB ocupaba el primer puesto en el mundo en causa de mortalid...

Descrición completa

Gardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Guerrero Chevannier, Miguel Angel.
Outros autores: Flores Gutiérrez, Dora Luz
Idioma:spa
Publicado: Universidad Autónoma de Baja California, Ensenada. 2023
Materias:
Ingeniería||Tesis y disertaciones académicas||Inteligencia artificial.
Q325.73 G84 2022
Acceso en liña:https://hdl.handle.net/20.500.12930/10344
https://doi.org/10.57840/uabc-926
Etiquetas: Engadir etiqueta
Sen Etiquetas, Sexa o primeiro en etiquetar este rexistro!
id repositorioinstitucional-20.500.12930-10344
record_format dspace
spelling repositorioinstitucional-20.500.12930-103442023-05-14T19:48:15Z Modelo basado en deep learning para el diagnóstico de tuberculosis pulmonar utilizando radiografías de tórax y perfiles clínicos Guerrero Chevannier, Miguel Angel. Flores Gutiérrez, Dora Luz Ingeniería||Tesis y disertaciones académicas||Inteligencia artificial. Q325.73 G84 2022 La tuberculosis (TB) es una enfermedad infecciosa causada por el complejo Mycobacterium tuberculosis, ésta usualmente se presenta en los pulmones, aunque puede afectar cualquier órgano del cuerpo, antes de la pandemia de COVID-19 (2020) la TB ocupaba el primer puesto en el mundo en causa de mortalidad por un único agente infeccioso. 2023-02-24T22:41:36Z 2023-02-24T22:41:36Z 2022 https://hdl.handle.net/20.500.12930/10344 https://doi.org/10.57840/uabc-926 spa https://drive.google.com/file/d/1THLAObGMsAiWMhKChdM4k8I_3a3mChLb/view openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4 72 p. pdf application/pdf Ensenada, Baja California. Universidad Autónoma de Baja California, Ensenada.
institution Repositorio Institucional
collection DSpace
language spa
topic Ingeniería||Tesis y disertaciones académicas||Inteligencia artificial.
Q325.73 G84 2022
spellingShingle Ingeniería||Tesis y disertaciones académicas||Inteligencia artificial.
Q325.73 G84 2022
Guerrero Chevannier, Miguel Angel.
Modelo basado en deep learning para el diagnóstico de tuberculosis pulmonar utilizando radiografías de tórax y perfiles clínicos
description La tuberculosis (TB) es una enfermedad infecciosa causada por el complejo Mycobacterium tuberculosis, ésta usualmente se presenta en los pulmones, aunque puede afectar cualquier órgano del cuerpo, antes de la pandemia de COVID-19 (2020) la TB ocupaba el primer puesto en el mundo en causa de mortalidad por un único agente infeccioso.
author2 Flores Gutiérrez, Dora Luz
author_facet Flores Gutiérrez, Dora Luz
Guerrero Chevannier, Miguel Angel.
author Guerrero Chevannier, Miguel Angel.
author_sort Guerrero Chevannier, Miguel Angel.
title Modelo basado en deep learning para el diagnóstico de tuberculosis pulmonar utilizando radiografías de tórax y perfiles clínicos
title_short Modelo basado en deep learning para el diagnóstico de tuberculosis pulmonar utilizando radiografías de tórax y perfiles clínicos
title_full Modelo basado en deep learning para el diagnóstico de tuberculosis pulmonar utilizando radiografías de tórax y perfiles clínicos
title_fullStr Modelo basado en deep learning para el diagnóstico de tuberculosis pulmonar utilizando radiografías de tórax y perfiles clínicos
title_full_unstemmed Modelo basado en deep learning para el diagnóstico de tuberculosis pulmonar utilizando radiografías de tórax y perfiles clínicos
title_sort modelo basado en deep learning para el diagnóstico de tuberculosis pulmonar utilizando radiografías de tórax y perfiles clínicos
publisher Universidad Autónoma de Baja California, Ensenada.
publishDate 2023
url https://hdl.handle.net/20.500.12930/10344
https://doi.org/10.57840/uabc-926
_version_ 1792610022328369152

Títulos similares