Una técnica de red neuronal artificial y un algoritmo de aumentación de datos para sistematizar el diagnóstico de trombosis venenosa profunda mediante el uso de criterios de Wells

Una técnica de red neuronal artificial y un algoritmo de aumentación de datos para sistematizar el diagnóstico de trombosis venenosa profunda mediante el uso de criterios de Wells

El presente trabajo de tesis doctoral propone el uso de una Red Neuronal Artificial (RNA) de retropropagación para sistematizar la confiabilidad en el diagnóstico de la Trombosis Venosa Profunda (TVP) mediante el uso de los criterios establecidos por Wells. Para ello, se plantea un nuevo modelo de R...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Fong Mata, María Berenice
Otros Autores: García Guerrero, Enrique Efrén
Lenguaje:spa
Publicado: Universidad Autónoma de Baja California 2022
Materias:
Ingeniería||Tesis y disertaciones académicas||Redes neuronales
QA76.87 F65 2020
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12930/8783
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spelling repositorioinstitucional-20.500.12930-87832023-05-14T18:12:16Z Una técnica de red neuronal artificial y un algoritmo de aumentación de datos para sistematizar el diagnóstico de trombosis venenosa profunda mediante el uso de criterios de Wells Fong Mata, María Berenice García Guerrero, Enrique Efrén Inzunza González, Everardo Ingeniería||Tesis y disertaciones académicas||Redes neuronales QA76.87 F65 2020 El presente trabajo de tesis doctoral propone el uso de una Red Neuronal Artificial (RNA) de retropropagación para sistematizar la confiabilidad en el diagnóstico de la Trombosis Venosa Profunda (TVP) mediante el uso de los criterios establecidos por Wells. Para ello, se plantea un nuevo modelo de RNA que mejora la precisión en el diagnóstico cuando se dispone de un conjunto de datos altamente desbalanceado. También se propone un nuevo algoritmo de aumentación de datos basado en datos estadísticos de casos reales reportados en la literatura (conocidos como prevalencia de TVP) así como de un hospital público, para generar un conjunto de 10,000 datos sintéticos utilizados en el entrenamiento de la RNA; en donde a cada instancia generada le corresponden nueve factores de riesgo de acuerdo con los criterios de Wells 2022-05-12T23:15:15Z 2022-05-12T23:15:15Z 2020 https://hdl.handle.net/20.500.12930/8783 spa https://drive.google.com/file/d/1cuVFTyFBPfC27kBZAVa4yOL2NbRgeqRp/view?usp=sharing openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4 115 p. : il. pdf application/pdf Ensenada, Baja California Universidad Autónoma de Baja California
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Fong Mata, María Berenice
Una técnica de red neuronal artificial y un algoritmo de aumentación de datos para sistematizar el diagnóstico de trombosis venenosa profunda mediante el uso de criterios de Wells
description El presente trabajo de tesis doctoral propone el uso de una Red Neuronal Artificial (RNA) de retropropagación para sistematizar la confiabilidad en el diagnóstico de la Trombosis Venosa Profunda (TVP) mediante el uso de los criterios establecidos por Wells. Para ello, se plantea un nuevo modelo de RNA que mejora la precisión en el diagnóstico cuando se dispone de un conjunto de datos altamente desbalanceado. También se propone un nuevo algoritmo de aumentación de datos basado en datos estadísticos de casos reales reportados en la literatura (conocidos como prevalencia de TVP) así como de un hospital público, para generar un conjunto de 10,000 datos sintéticos utilizados en el entrenamiento de la RNA; en donde a cada instancia generada le corresponden nueve factores de riesgo de acuerdo con los criterios de Wells
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