APORTACIONES DE LAS REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES EN EL ANÁLISIS DE DATOS RADIOLÓGICOS DURANTE LA PANDEMIA COVID-19
| dc.contributor.author | Tristan Lopez, Manuel Alejandro | |
| dc.date.accessioned | 2024-07-27T10:00:03Z | |
| dc.date.available | 2024-07-27T10:00:03Z | |
| dc.date.issued | 2024-07-24 | |
| dc.description | Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: David Viar Hernández, Ángel Torrado Carvajal | |
| dc.description.abstract | EL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES DESARROLLAR ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DIAGNÓSTICO DE COVID-19 BASADOS EN LAS IMÁGENES DE RAYOS X (RX) DE LOS PACIENTES. EN ESTE CONTEXTO, SE REALIZARÁ UNA COMPARACIÓN DE LOS RESULTADOS DE PREDICCIÓN CON DEEP LEARNING PARA COMPROBAR SI CON IMÁGENES DE RX SE PUEDEN PREDECIR RESULTADOS COMO LA NECESIDAD DE UN RESPIRADOR, EL INGRESO EN UCI, O EL FALLECIMIENTO DEL PACIENTE. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10115/38948 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Rey Juan Carlos | |
| dc.rights | ||
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | |
| dc.rights.uri | ||
| dc.subject | COVID-19 | |
| dc.subject | CNN | |
| dc.subject | VGG16 | |
| dc.subject | Clasificación binaria | |
| dc.subject | Deep learning | |
| dc.title | APORTACIONES DE LAS REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES EN EL ANÁLISIS DE DATOS RADIOLÓGICOS DURANTE LA PANDEMIA COVID-19 | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/studentThesis |
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- 2023-24-EIF-JL-2229-2229045-ma.tristan.2017-MEMORIA.pdf
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- 1.58 MB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
- Descripción:
- Memoria del TFG