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dc.contributor.author García Espinosa, Erick
dc.contributor.author Ruiz Castilla, José Sergio
dc.contributor.author García Lamont, Farid
dc.date.accessioned 2024-03-22T21:29:27Z
dc.date.available 2024-03-22T21:29:27Z
dc.date.issued 2024-03-18
dc.identifier.issn 2007-2635
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/140626
dc.description.abstract This study evaluates three tools for the detection of various dermatological diseases, including melanomas, chickenpox, measles, lupus, herpes, scabies, and monkeypox. The results indicate that Orange Data Mining consistently demonstrated high precision (98.2% in training, 99.8% in validation), while Azure Custom Vision achieved moderate precision (88.6% in training, 62.7% in validation), and the CNN showed lower precision (28.14% in validation). The objective of the research is to provide a diagnostic support tool for medical personnel in Level 1 clinics in Mexico, helping them detect sick patients and channel them to Level 2 clinics or specialists, ultimately leading to an improvement in the quality of life for patients who do not have the resources or a Level 2 hospital near their residence. es
dc.language.iso eng es
dc.publisher Abstraction and Application es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 es
dc.subject Skin disease detection es
dc.subject Artificial vision es
dc.subject Deep learning es
dc.subject Cloud learning es
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es
dc.title Comparison of artificial vision algorithms in the classification of skin diseases using neural networks es
dc.title.alternative Comparación de algoritmos de visión artificial en la clasificación de enfermedades de la piel utilizando redes neuronales es
dc.type Artículo es
dc.provenance Científica es
dc.road Dorada es
dc.organismo Centro Universitario UAEM Texcoco es
dc.ambito Internacional es
dc.cve.CenCos 30401 es
dc.cve.progEstudios 663 es
dc.relation.vol 44
dc.relation.año 2024


Ficheros en el objeto digital

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Visualización del Documento

  • Título
  • Comparison of artificial vision algorithms in the classification of skin diseases using neural networks
  • Autor
  • García Espinosa, Erick
  • Ruiz Castilla, José Sergio
  • García Lamont, Farid
  • Fecha de publicación
  • 2024-03-18
  • Editor
  • Abstraction and Application
  • Tipo de documento
  • Artículo
  • Palabras clave
  • Skin disease detection
  • Artificial vision
  • Deep learning
  • Cloud learning
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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