Construcción de una herramienta de patología digital para la identificación de células ganglionares: apoyo diagnóstico en enfermedad de Hirschsprung

ilustraciones, diagramas, fotografías

Autores:
Siabatto Cleves, Andrés Felipe
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/85754
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/85754
https://repositorio.unal.edu.co/
Palabra clave:
610 - Medicina y salud::618 - Ginecología, obstetricia, pediatría, geriatría
600 - Tecnología (Ciencias aplicadas)::602 - Miscelánea
diagnóstico
diagnosis
Enfermedad de Hirschsprung
Hirschsprung Disease
Células ganglionares
Aganglionosis
Biopsia rectal
Aprendizaje profundo
Inteligencia Artificial
Aprendizaje Automático
Errores Diagnósticos
Deep learning
Hand- crafted features
Artificial intelligence
Machine learning
Diagnostic Errors
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional