Algoritmo de diagnóstico preliminar de neumonía a partir de imágenes radiográficas del tórax
Fecha
2020Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
El problema de la investigación fue: ¿Cuál fue el efecto del algoritmo de
transferencia de aprendizaje en la sensibilidad, especificidad, exactitud,
precisión y tiempo de diagnóstico preliminar de neumonía a través de imágenes
radiográficas del tórax? El objetivo de la investigación fue determinar el efecto
del algoritmo de transferencia de aprendizaje en la sensibilidad, especificidad,
exactitud, precisión y tiempo de diagnóstico preliminar de neumonía a través de
imágenes radiográficas del tórax. El tipo de investigación fue cuantitativa, el
diseño fue experimental porque se estableció el posible efecto de una causa que
se manipula y el tipo de diseño de investigación fue pre-experimental porque a
un grupo se le aplica una pre-prueba, después se le administra el tratamiento y
finalmente se aplica una posprueba al estímulo.
Se evaluó 5040 imágenes de rayos X de tórax de la Dataset- Pneumonia
pública. Comparando los resultados de esta investigación con el algoritmo
Resnet50, se obtuvo lo siguiente: un incremento de la sensibilidad en 0.69%, una
reducción de la especificidad de 1.83%, una reducción de la exactitud de 0.74%,
un incremento de la precisión de 0.02% y una reducción de tiempo de 78.62%.
El uso del algoritmo de transferencia de aprendizaje para el diagnóstico
preliminar de neumonía a partir de imágenes de radiográficas de tórax
incrementó la sensibilidad y la precisión y hubo una reducción de la especificidad,
de la exactitud y del tiempo con respecto al algoritmos con técnicas Resnet50.
Finalmente, se presentó recomendaciones para futuras investigaciones.
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