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Título : Desarrollo de una aplicación con redes neuronales artificiales para el diagnóstico preventivo de la retinopatía diabética
Director(es): Cárdenas Delgado Sonia Elizabeth
Autor: Hernández Carrasco, Fernando Patricio
Palabras clave : RED NEURONAL ARTIFICIAL
SISTEMAS COMPUTACIONALES
ARQUITECTURA DE COMPUTADORES
RETINOPATÍA DIABÉTICA
Fecha de publicación : 2019
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Sistemas e Informática.
Citación : Hernández Carrasco, Fernando Patricio (2019). Desarrollo de una aplicación con redes neuronales artificiales para el diagnóstico preventivo de la retinopatía diabética. Carrera de Ingeniería en Sistemas e Informática. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí.
Abstract: La retinopatía diabética es una de las causas principales de ceguera en la población ecuatoriana, se produce debido a altos índices de desórdenes alimenticios, provocando patologías graves como diabetes, el colesterol, la hipertensión arterial, entre otras, sin embargo, todas estas patologías podrían ser detectadas en etapas tempranas mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial, para la implementación de sistemas expertos. En el presente trabajo de investigación se ha realizado una revisión de literatura para analizar trabajos relacionados, logrado evidenciar que la calidad de las imágenes de la retina (Retinografias) influye en la validación de los modelos planteados, ya que no disponen de datos de gran valor para el análisis de las imágenes. Este proyecto se enfoca en el desarrollo de una aplicación de predicción de retinopatía diabética, con el fin de brindar un aporte clínico. Por otra parte, toda la información referente a la base de retinografias fue proporcionada por el Hospital de Especialidades de las Fuerzas Armadas Nro.1, estas imágenes permitieron obtener los datos requeridos para el presente trabajo. Para el análisis de la información se utiliza algoritmos de procesamiento de imágenes realizando un pre-procesamiento a las imágenes obtenidos para evitar valores irrelevantes o incorrectos. En la última etapa se diseñó un modelo de red neuronal artificial con el fin de obtener predicciones con un alto índice de precisión y realizar un protocolo de pruebas que posteriormente servirá de referente para su próxima implementación. Palabras clave:
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/15741
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