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Título: Design of an application to detect covid-19 using convolutional neural networks and X-ray images
Autor: CARLOS EDUARDO BELMAN LOPEZ
ID del Autor: info:eu-repo/dai/mx/cvu/773443
Resumen: Este documento presenta el diseño de una aplicación para detectar covid-19 utilizando redes neuronales convolucionales e imágenes de rayos X en dos escenarios (covid/No-covid y covid/Normal/Neumonía). Para evitar el sobreajuste, se utilizó aumento de datos, dropout, normalización por lotes y optimizador Adam. La red para tres clases se utilizó como modelo pre-entrenado ajustando solo la capa densa y de salida para obtener el modelo binario. Además, se realizó una optimización automatizada de hiper-parámetros como dropout, funciones de activación y número de neuronas. La tasa de aprendizaje se ajustó mediante callbacks para evadir óptimos locales. Las redes fueron convertidas al formato TensorFlow.js para integrarse en una aplicación híbrida utilizando Ionic y Capacitor, y se desplegaron mediante Firebase para brindar asistencia y soporte al generar diagnósticos. La aplicación obtuvo una exactitud del 98.61% y 96.48% para dos y tres clases, respectivamente, logrando mayor rendimiento que otras propuestas y utilizando menos parámetros de entrenamiento.
Fecha de publicación: 24-jul-2024
Licencia: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
URI: http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/12488
Idioma: eng
Aparece en las colecciones:Revista Acta Universitaria

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