Sistema de predicción y análisis de enfermedades cancerosas mediante DL Algo
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La predicción y el análisis precisos de la enfermedad del cáncer desempeñan un papel crucial en la mejora de los resultados de los pacientes y la planificación del tratamiento. En esta tesis, el modelo para la predicción y el análisis del cáncer utilizando algoritmos de aprendizaje profundo, específicamente Redes Neuronales Artificiales (ANN) y Redes Neuronales Convolucionales (CNN), con la utilización de imágenes PET/CT. El sistema tiene como objetivo mejorar la precisión y la eficiencia del diagnóstico del cáncer y proporciona información valiosa para las decisiones relativas ...
La predicción y el análisis precisos de la enfermedad del cáncer desempeñan un papel crucial en la mejora de los resultados de los pacientes y la planificación del tratamiento. En esta tesis, el modelo para la predicción y el análisis del cáncer utilizando algoritmos de aprendizaje profundo, específicamente Redes Neuronales Artificiales (ANN) y Redes Neuronales Convolucionales (CNN), con la utilización de imágenes PET/CT. El sistema tiene como objetivo mejorar la precisión y la eficiencia del diagnóstico del cáncer y proporciona información valiosa para las decisiones relativas al tratamiento. El sistema aprovecha la potencia de los modelos de aprendizaje profundo, conocidos por proporcionar información valiosa sobre el metabolismo del cáncer y las estructuras anatómicas. Mediante el entrenamiento de modelos CNN en un gran conjunto de datos de imágenes PET/CT anotadas, el sistema puede aprender a reconocer patrones y características indicativas de regiones cancerosas. Para evaluar la precisión del sistema, se emplean métricas de rendimiento como la intersección sobre la unión (IoU) y la medida F. IoU mide el solapamiento entre las regiones cancerosas predichas y las anotaciones de la verdad sobre el terreno, mientras que F-measure evalúa el equilibrio entre la precisión y la recuperación de las predicciones. Estas métricas proporcionan medidas cuantitativas del rendimiento del sistema.
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