Clasificación de los elementos de una muestra de sangre utilizando Redes Neuronales

Autores
Lanzarini, Laura Cristina; Vargas Camacho, María Teresa; Flores Badrán, Amado; De Giusti, Armando Eduardo
Año de publicación
1996
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El análisis de una muestra de sangre es una de las prácticas más comunes solicitadas por los médicos para un diagnóstico y pronóstico adecuados. Mediante su estudio es posible detectar distintas. patologías que van desde los más simples procesos fisiológicos o inflamatorios a los más complejos procesos neoplásicos (leucemias) y de allí su importancia. El presente trabajo es una aplicación de reconocimiento de patrones utilizando redes neuronales actualmente en desarrollo, que permite clasificar los distintos tipos de células que pueden identificarse y cuantificarse.
Eje: Redes Neuronales. Algoritmos genéticos
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Neural nets
muestra de sangre
Sangre
Redes neuronales
Algorithms
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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