• Repositorio Institucional Universidad de Pamplona
  • Trabajos de pregrado y especialización
  • Facultad de Ingenierías y Arquitectura
  • Ingeniería en Telecomunicaciones
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    Título : Desarrollo de una interfaz de clasificación de enfermedades dermatológicas basadas en procesamiento de señales e inteligencia artificial.
    Autor : Carreño Gómez, Duván Andrés.
    Palabras clave : El autor no proporciona la información sobre este ítem.
    Fecha de publicación : 2022
    Editorial : Universidad de Pamplona – Facultad de Ingenierías y Arquitectura.
    Citación : Carreño Gómez, D. A. (2021). Desarrollo de una interfaz de clasificación de enfermedades dermatológicas basadas en procesamiento de señales e inteligencia artificial [Trabajo de Grado Pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/740
    Resumen : El autor no proporciona la información sobre este ítem.
    Descripción : Este trabajo se presenta como una alternativa tecnológica enfocada a pacientes con enfermedades dermatológicas comunes como acné, dermatitis atópica, herpes zóster, urticaria, vitíligo, melanoma, lesión vascular. Con el objetivo de tener un diagnóstico preciso y así evitar la automedicación, ya que estas enfermedades son muy similares por consiguiente difíciles de diferenciar, por otra parte, estas patologías dermatológicas suelen causar ansiedad, y depresión debido a que se ubican en zonas de fácil visibilidad provocando molestias como picor, ardor además de enrojecimiento. Esta interfaz de clasificación de enfermedades dermatológicas permite al usuario cargar la imagen de la afección que padece o activar la cámara y capturar la foto del área afectada, realizarle un recorte automático, vectorizar la imagen, para posteriormente clasificarla con ayuda de la inteligencia artificial y técnicas de procesamiento de señales en una dimensión como 2 dimensiones, también presenta bajo costo económico y computacional, con una reducción significativa de tiempo, presentando una efectividad de diagnóstico de 90%.
    URI : http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/740
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