Redes neuronales convoluciones para la detección de neumonía

Autores
Cataldi, Mariano; Panizzi, Marisa Daniela; Sattolo, Iris Inés
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El reconocimiento de imágenes por computadora puede aplicarse en diversos ámbitos, tal es el caso de la medicina donde la interpretación de placas radiográficas o tomografías computarizadas, nos permite realizar diagnóstico. En este trabajo se presenta un mapeo sistemático de la literatura (en inglés, systematic mapping study o SMS) con el propósito de identificar el estado del arte y descubrir las contribuciones que existen con relación al análisis y reconocimiento de imágenes para diagnósticos de neumonía y otras enfermedades Se realizó una búsqueda en diversas librerías digitales desde enero del año 2011 a octubre del año 2023. De un total de 106 artículos encontrados, se analizaron 14 estudios primarios. Se evidenció que el reconocimiento de imágenes puede emplearse en distintos tipos de patologías, que en el 85% de los artículos utilizaron redes neuronales convolucionales, en el 75% emplearon arquitecturas de redes neuronales convolucionales pre armadas y en solo el 25% redes de elaboración propia. La fuente de obtención de datos es variada, aunque predominan los Data Sets como Kaggle.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
clasificación de imágenes
detección de neumonía
redes neuronales convolucionales
mapeo sistemático de la literatura
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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