Análisis comparativo de modelos de redes neuronales convolucionales para la detección de cáncer de pulmón

dc.contributor	Granda Gutiérrez, Everardo Efrén
dc.contributor.author	Garduño Morales, Alexander
dc.date.accessioned	2025-11-11T02:39:14Z
dc.date.available	2025-11-11T02:39:14Z
dc.date.issued	2025-10-25
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/20.500.11799/142848
dc.description	Tesis de Licenciatura	es
dc.description.abstract	En este trabajo se realiza un análisis comparativo de tres modelos de redes neuronales convolucionales (CNN) para la detección de cáncer de pulmón, con base en imágenes de tomografías computarizadas, con el fin de identificar la arquitectura que ofrece el mejor desempeño bajo condiciones controladas. Los modelos de aprendizaje profundo considerados para este estudio son: DenseNet201, InceptionV3 y ResNet50, que fueron validados mediante un esquema de subconjunto estratificado.	es
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	Universidad Autónoma del Estado de México	es
dc.rights	openAccess	es
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0	es
dc.subject	Redes neuronales convolucionales	es
dc.subject	Aprendizaje profundo	es
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es
dc.title	Análisis comparativo de modelos de redes neuronales convolucionales para la detección de cáncer de pulmón	es
dc.type	Tesis de Licenciatura	es
dc.provenance	Académica	es
dc.road	Dorada	es
dc.organismo	Centro Universitario UAEM Atlacomulco	es
dc.ambito	Estatal	es
dc.cve.CenCos	30101	es
dc.cve.progEstudios	38	es
dc.modalidad	Tesis	es
dc.validacion.itt	Si	es

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Título
Análisis comparativo de modelos de redes neuronales convolucionales para la detección de cáncer de pulmón
Autor
Garduño Morales, Alexander
Director(es) de tesis, compilador(es) o coordinador(es)
Granda Gutiérrez, Everardo Efrén
Fecha de publicación
2025-10-25
Editor
Universidad Autónoma del Estado de México
Tipo de documento
Tesis de Licenciatura
Palabras clave
Redes neuronales convolucionales
Aprendizaje profundo

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