Publicación: Desarrollo de un modelo de deep learning para la automatización de los procesos de detección de tumores cerebrales
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Fecha
2022-10-10
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Resumen
La presente investigación plantea el desarrollo de un modelo de deep learning para la automatización de los procesos de detección de tumores cerebrales, se empleará un enfoque predominantemente cuantitativo que será contrastado con el enfoque cualitativo provisto por el médico especialista. Para el desarrollo del trabajo teórico se utilizarán fuentes bibliográficas como artículos científicos, libros y tratados médicos sobre temas relacionados y que representen un aporte para la investigación. La investigación a efectuar también será de campo ya que para el desarrollo del sistema se requiere interacción con profesionales en el área que provean las imágenes, doten del criterio médico pertinente y de parámetros significativos reales que permitan ir corrigiendo errores en los resultados del diagnóstico previo mediante la manipulación de datos que mejore la precisión del sistema. Se realizará una investigación descriptiva, porque se observa y se describe el fenómeno. El cuestionario estará estructurado en tres partes, la primera engloba el impacto sobre el usuario acerca del desarrollo de un modelo de deep learning para la automatización y optimización de los procesos de detección de tumores cerebrales en un hospital; la segunda corresponde a el impacto sobre el entorno y; la tercera se refiere a el impacto sobre el manejo de la información.
Palabras clave
TECNOLOGÍA::Tecnología de la información::Computación::Machine Learning, TECNOLOGÍA::Tecnología de la información::Computación::Inteligencia artificial