RSL Sobre Diagnóstico de COVID-19 Utilizando Redes Neuronales Artificiales Convolucionales

Autores
Bennesch, Eduardo Hugo; Klan, Rocío; Mousquere, Juan Carlos
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La rápida propagación del COVID-19 a nivel mundial obligó a desarrollar sistemas y métodos para predecir el comportamiento del virus o detectar la infección. Una de las formas de detectar al COVID-19 es a través del análisis de Rayos X o de Tomografías Computarizadas del tórax, por lo que resulta relevante desarrollar modelos de IA que puedan asistir en la toma de decisiones. El objetivo de este informe es presentar una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL) para evidenciar los avances en el desarrollo de soluciones software utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA) enfocadas en la detección del COVID-19. La búsqueda de artículos se realizó en seis fuentes diferentes. Como resultado, se obtuvieron 18 estudios clasificados en 5 dimensiones: Tipos de Propuestas, Tipos de datos, Validación, Características y Tipo de Soporte. Este trabajo evidencia que existen en simultáneo una gran cantidad de investigaciones relacionadas, que apuntan a la necesidad de encontrar soluciones prácticas, de bajo costo y de rápida evolución. La mayoría de los trabajos estudiados hacen hincapié en el dinamismo de los métodos de entrenamiento y la precisión de las respuestas.
XX Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
redes neuronales convolucionales
machine learning
detección por imágenes
COVID-19
diagnóstico temprano
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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