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AutorDíaz Román, José David
Accedido2024-01-15T17:31:03Z
Disponible2024-01-15T17:31:03Z
Fecha de publicación2023-10-26es_MX
ISBN978-3-031-46932-9
ISBN978-3-031-46933-6
Identificador de objeto (URI)http://cathi.uacj.mx/20.500.11961/27737
Resumen/AbstractRadiology plays an essential role in the identification of pathologies; however, image interpretation and the guarantee of accurate diagnoses continue to represent a challenge that involves expert radiologists. This study proposes a model to identify pneumonia in chest X-rays using the deep transfer learning technique, where five pre-trained network architectures and a classifier are tested. The images used in this work are categorized into bacterial pneumonia, viral pneumonia, and normal cases. The pre-trained models used include DenseNet201, MobileNet, VGG16, VGG19 and ResNet50. A support vector machine is used as a classifier. Results show that the ResNet50 model performs best in binary classification (pneumonia vs. non-pneumonia) with 98.1% accuracy and 98.7 F1-score. For multiclassification, VGG19 performs best with an accuracy of 84.7% and an average F1-score of 81.1%. The methodology employed proved to be competent and outstanding when compared to other studies in the state of the art.es_MX
Descripción URIhttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-46933-6_4es_MX
Idioma ISOspaes_MX
EditorialSpringeres_MX
Referencias físicas o lógicasProducto de investigación IITes_MX
Referencias físicas o lógicasInstituto de Ingeniería y Tecnologíaes_MX
Tipo de licenciaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 México*
Enlace a licenciahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/mx/*
TemaPneumoniaes_MX
TemaX-ray imageses_MX
TemaDeep Transfer Learninges_MX
TemaSupport Vector Machinees_MX
Área de conocimiento CONACYTinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
TítuloIdentification of Pneumonia with X-ray Images Using Deep Transfer Learninges_MX
Tipo de productoMemoria in extensoes_MX
Imagen repositoriohttp://ri.uacj.mx/vufind/thumbnails/rupiiit.pnges_MX
Instituto (dcrupi)Instituto de Ingeniería y Tecnologíaes_MX
CosechableSies_MX
SubtipoInvestigaciónes_MX
AlcanceInternacionales_MX
País de la publicaciónMéxicoes_MX
CoautorMederos, Boris
CoautorGordillo Castillo, Nelly
CoautorCota Ruiz, Juan De Dios
CoautorMejia, Jose
Alumno179315es_MX
Tipo de eventoCongresoes_MX
Nombre de eventoXLVI Mexican Conference on Biomedical Engineeringes_MX
EstadoTabascoes_MX
dcrupi.colaboracionextNoes_MX
dcrupi.impactosocialNoes_MX
dcrupi.vinculadoproyextNoes_MX
dcrupi.pronacesSaludes_MX
dcrupi.vinculadoproyintNoes_MX


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