Máquina de aprendizaje híbrido para el diagnóstico temprano de cáncer de mama

dc.contributor.advisorCortez Vásquez, Augusto Parcemón
dc.contributor.authorCenteno Leguía, James
dc.date.accessioned2018-11-16T21:41:24Z
dc.date.available2018-11-16T21:41:24Z
dc.date.issued2015
dc.descriptionPublicación a texto completo no autorizada por el autor
dc.description.abstractContribuye con un diagnóstico de cáncer de mama más efectivo, construyendo una herramienta de apoyo al diagnóstico médico, que permita un análisis más eficiente de las mamografías, aportando a disminuir el índice de error en el diagnóstico de cáncer de mama. Esta herramienta utiliza la técnica de máquina de soporte vectorial multinivel por ser la que mejor desempeño tiene según el análisis de diversos estudios que se ha realizado, superando a las clásicas técnicas estadísticas, técnicas de redes neuronales, algoritmos genéticos. De esta investigación se concluye que entre las técnicas de análisis de imágenes, las técnicas que tienen un mejor desempeño son las máquinas de aprendizaje híbrido, que son resultado de mezclar técnicas clásicas propias de la inteligencia artificial generando de esta manera nuevas técnicas que tienen en algunos casos mejor desempeño.
dc.description.uriTrabajo de suficiencia profesional
dc.identifier.citationCENTENO Leguía, James. Máquina de aprendizaje híbrido para el diagnóstico temprano de cáncer de mama. Tesina (Ingeniero de Sistemas). Lima, Perú: Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, EP. de Ingeniería de Sistemas, 2015. 112 h.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12672/8834
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSM
dc.sourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.subjectMáquinas de soporte vectorial
dc.subjectInteligencia artificial - Aplicaciones médicas
dc.subjectMamas - Cáncer - Diagnóstico
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03
dc.titleMáquina de aprendizaje híbrido para el diagnóstico temprano de cáncer de mama
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
renati.advisor.dni08634618
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-3752-4321
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática
thesis.degree.levelTitulo Profesional
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas

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