Título: | Análisis y diseño de un sistema para identificar signos de retinopatía hipertensiva a través de imágenes de retina, aplicando la tecnología de deep learning |
Autores: | Hagó Herrera, Meyvi De Los Ángeles |
Tipo de documento: | texto impreso |
Editorial: | Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Networking y Telecomunicaciones, 2018-09-24T21:48:27Z |
Nota general: | openAccess |
Idiomas: | Español |
Palabras clave: | Ingeniería en Networking y Telecomunicaciones , Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas , Tesis - Ingeniería en Networking y Telecomunicaciones |
Resumen: |
PDF Este proyecto plantea un prototipo de inteligencia artificial mediante la creación de un algoritmo para el limitante tecnológico en el área de la oftalmología, que es la detección manual de la retinopatía hipertensiva. Su finalidad es predecir mediante imágenes si una persona tiene o no la enfermedad. Para la creación de este sistema se decidió por la metodología de prototipado ya que tiene etapas funcionales que sirven para la creación del mismo. Se trabajó con la tecnología de aprendizaje supervisado mediante deep Learning y redes neuronales convolucionales. Se utilizó la base de datos de kaggle para la obtención y estudio de imágenes de retinas. Debido a que las imágenes tenían tamaños diferentes y ruidos dentro de ellas, se procedió a realizar un pre-procesamiento en las retinografías. Después de procesadas estas imágenes se pasan a una red neuronal de dos clases donde se estudia las características mínimas, que para una persona puede llevar años de estudios. Se dio solución a varias pruebas de sobre-entrenamiento que se presentaron en las verificaciones. Al final se llegó a obtener un prototipo con una interfaz gráfica y amigable al usuario, que detecta si una persona tiene RHTA. Además de esto, el proyecto guarda las imágenes para llevar un control de los pacientes para una futura prevención de la enfermedad. Los recursos tecnológicos requeridos deben ser de alto rendimiento, se aconseja una máquina con GPU NVIDIA. Este proyecto busca que personas del Ecuador incursionen en el mundo de la inteligencia artificial y Big Data, ya que ahora son predicciones en imágenes de retina pero mañana podrían ser fotografías de pulmones, cerebro o corazones, que ayuda a las personas a prevenir la enfermedad. This project proposes a prototype of artificial intelligence through the creation of an algorithm for the technological limitation in the area of ophthalmology, which is the manual detection of hypertensive retinopathy. Its purpose is to predict by images if a person has the disease or not. For the creation of this system, it was decided by the prototyping methodology since it has functional stages that serve to create it. We worked with the technology of supervised learning through deep Learning and convolutional neural networks. Data bases such as kaggle were used to obtain and study retinal images. Because the images had different sizes and noises within them, we proceeded to pre-process the retinographies. After processing these images are passed to a neural network of two classes where the minimum characteristics are studied, which for a person can take years of studies. A solution was given to several over-training tests that were presented in the verifications. In the end it was possible to obtain a prototype with a user-friendly graphical interface, which detects if a person has RHTA. In addition to this, the project saves the images to keep track of the patients for a future prevention of the disease. The technological resources required must be high performance, we recommend a NVIDIA GPU machine. This project seeks that people from Ecuador venture into the world of artificial intelligence and Big Data, since now they are predictions in retina images but tomorrow could be photographs of lungs, brain or hearts, which helps people to prevent the disease. |
En línea: | http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/33081 |
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Estado |
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