Examinando por Autor "Roncal Gaslac, Harold Ivan"

Seleccione resultados tecleando las primeras letras
Mostrando 1 - 1 de 1
  • Miniatura
    Ítem
    Sistema web basado en RNC para detectar secuelas respiratorias en pacientes de COVID-19 a través de imágenes de placas de pulmón de un hospital
    (Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2025) Roncal Gaslac, Harold Ivan; Roncal Gaslac, Harold Ivan; Torres Benavides, Juan Antonio
    El propósito de la investigación fue el desarrollo de un sistema web basado en Redes Neuronales Convolucionales (RNC) para la detección de secuelas respiratorias en pacientes de COVID-19 mediante imágenes de placas de pulmón. Esta investigación es de tipo aplicada debido a que propone una solución tecnológica para apoyar el diagnóstico médico en respuesta a la problemática identificada. Este proyecto se realizó en el hospital Santa María de Cutervo-, donde se ha observado un aumento en los casos de secuelas respiratorias entre los sobrevivientes del virus. Actualmente, el diagnóstico se basa en la interpretación manual de imágenes, lo que puede ser impreciso y requerir tiempo. Con el fin de mejorar este proceso, se implementó un modelo de aprendizaje profundo donde se analiza imágenes de placas de pulmón para identificar patrones indicativos de secuelas como fibrosis pulmonar. La metodología implementada en esta investigación fue CRIS-DM, la cual incluyó la recolección de un conjunto de datos de 288 imágenes para las etapas de entrenamiento y pruebas, seguido por el entrenamiento del modelo RNC utilizando técnicas avanzadas como el algoritmo de BackPropagation, optimizador Adam y una función de pérdida categorical_crossentropy. Los resultados preliminares demostraron que el sistema logró una precisión del 92.3%, lo que podría transformar la práctica clínica al proporcionar diagnósticos más exactos con un 95.2% de exactitud. Además, la solución tiene el potencial de optimizar el proceso de atención médica y reducir costos asociados al diagnóstico de estas secuelas,