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dc.contributor | Ruiz Castilla, José Sergio | |
dc.contributor | Farid García Lamont, / | |
dc.contributor | Cervantes Canales, Jair | |
dc.contributor.author | García Espinosa, Erick | |
dc.date.accessioned | 2025-01-09T16:24:42Z | |
dc.date.available | 2025-01-09T16:24:42Z | |
dc.date.issued | 2024-10-10 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11799/141833 | |
dc.description.abstract | En esta tesis se evaluarán las capacidades y resultados de diversas herramientas, como Orange Datamining, Custom Vision de Microsoft Azure y redes neuronales convolucionales, aprovechando los recursos proporcionados por Google Colab. Se analizarán enfermedades como melanomas, varicela, sarampión, lupus, herpes, sarna y monkeypox. El propósito principal de este trabajo es desarrollar un modelo basado en IA (Inteligencia Artificial) que pueda ayudar al personal médico en clínicas de nivel 1 en México a realizar un prediagnóstico de enfermedades dermatológicas. Este modelo tiene como finalidad identificar lesiones cutáneas con precisión, lo que permitiría a los profesionales de la salud tomar decisiones más informadas sobre la necesidad de referir a los pacientes a centros médicos de mayor nivel para un diagnóstico y tratamiento más especializado. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Universidad Autonóma del Estado de México | es |
dc.rights | openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 | es |
dc.subject | Lesiones de piel | es |
dc.subject | Visión artificial | es |
dc.subject | Redes neuronales convolucionales | es |
dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es |
dc.title | Detección de lesiones en la piel usando visión artificial | es |
dc.type | Tesis de Maestría | es |
dc.provenance | Científica | es |
dc.road | Dorada | es |
dc.organismo | Centro Universitario UAEM Texcoco | es |
dc.ambito | Nacional | es |
dc.cve.CenCos | 30401 | es |
dc.cve.progEstudios | 6145 | es |
dc.validacion.itt | Si | es |