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dc.contributor.advisorCruz Varela, Jonathan David-
dc.contributor.advisorTirado Espín, Christian Andrés-
dc.contributor.authorMacas Aguilar, Elizabeth del Cisne-
dc.date.accessioned2024-04-30T15:38:08Z-
dc.date.available2024-04-30T15:38:08Z-
dc.date.issued2024-04-
dc.identifier.urihttp://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/755-
dc.descriptionBreast cancer is the main cause of mortality in women. Its early detection, along with effective treatment, could help reduce its lethality. The most common means of detection is mammograms, however, their interpretation by specialists can be challenging, especially in the early phases of the disease due to limitations of this method. For this reason, radiologists and oncologists seek to rely on detection means using artificial intelligence. In this thesis, an inception V3 convolutional neural network architecture is proposed, which will allow the classification of mammograms into two categories: With cancer and without cancer. The model was trained with a mammography database called VinDr-Mammo obtained from the physionet portal. The results demonstrate good performance in the breast cancer detection task, since the model reaches an accuracy of 95.3%, which demonstrates its potential.es
dc.description.abstractEl cáncer de mama es la principal causa de mortalidad en las mujeres. Su detección temprana junto con un tratamiento eficaz podría ayudar a reducir su letalidad. El medio de detección más común es la mamografía, sin embargo, su interpretación por parte de los especialistas puede ser desafiante, sobre todo en las fases tempranas de la enfermedad debido a limitaciones de este método. Por ello, los radiólogos y oncólogos buscan apoyarse en medios de detección usando inteligencia artificial. En esta investigación, se propone una arquitectura de red neuronal convolucional inception V3, la cual permitirá realizar la clasificación de las mamografías en dos categorías: con cáncer y sin cáncer. El modelo fue entrenado con una base de datos de mamografías llamada VinDr-Mammo obtenida del portal physionet. Los resultados demuestran un buen desempeño en la tarea de detección de cáncer de mama, ya que el modelo alcanza una precisión de 95.3%, lo cual demuestra su potencial.es
dc.language.isoenges
dc.publisherUniversidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachayes
dc.rightsopenAccesses
dc.subjectCáncer de mamaes
dc.subjectRedes neuronales convolucionaleses
dc.subjectInteligencia artificiales
dc.subjectBreast canceres
dc.subjectConvolutional neural networkses
dc.subjectArtificial intelligencees
dc.titleDetection of breast cancer using the INCEPTION V3 neural networkes
dc.typebachelorThesises
dc.description.degreeIngeniero/a Biomédico/aes
dc.pagination.pages86 hojases
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