Interpretabilidad de un modelo basado en aprendizaje profundo para el diagnóstico de retinopatía diabética

En este documento se presenta el desarrollo de una red neuronal convolucional profunda para la clasificación de imágenes de retina con retinopatía diabética y la implementación de mapas de activaciones de clase ponderados por gradientes (Grad-CAM) a los resultados obtenidos por el modelo. El modelo...

Full description

Autores:

Torres Revelo, Isabella

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2020

Institución:

Universidad Autónoma de Occidente

Repositorio:

RED: Repositorio Educativo Digital UAO

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:red.uao.edu.co:10614/12751

Acceso en línea:

http://red.uao.edu.co//handle/10614/12751

Palabra clave:

Ingeniería Biomédica
Retinopatía diabética
Redes neuronales convolucionales
Interpretabilidad
Técnicas de explicación
Grad-CAM
Mapas de activación de clase
Deep learning
Redes neurales (Computadores)
Imágenes diagnósticas-Técnicas digitales
Artificial intelligence
Neural networks (Computer science)
Diagnostic imaging-Digital techniques

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openAccess

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