Aplicación de las técnicas de aprendizaje automático para la ubicación y detección temprana de tumores cerebrales

Con el propósito de asistir al personal médico en Colombia y agilizar el proceso de diagnóstico, teniendo en cuenta la importancia de detectar tumores de una manera temprana, se decidió hacer un modelo que identifique tres tipos de tumores cerebrales, Meningiomas, Gliomas y Tumores Pituitarios, o que identifique si no se encuentra ningún tumor. Estos tipos de tumores cerebrales son los más comunes según diferentes estudios referenciados en el documento. El modelo fue construido a partir de un conjunto de datos público encontrado en el repositorio Kaggle llamado "Brain Tumor Classification (MRI)". Bajo la supervisión de un experto se verificó que efectivamente las imágenes estuvieran clasificadas correctamente en los distintos tipos de tumores. El modelo recibe como entrada una resonancia magnética (MRI) y como resultado se obtiene la clasificación del tumor y su ubicación. millones COP.

• Autores: Sarmiento Barón, Sofía; García Ruiz, Juan Camilo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55455
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/55455
• Palabra clave: Aprendizaje automático; Tumores cerebrales; Meningiomas; Gliomas; Tumores Pituitarios; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/