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http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/7801| Título : | Implementación de dos arquitecturas de redes neuronales para la clasificación de cáncer de mamas. |
| Autor : | Romero Bersoza, Mayra Alejandra |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Palacios Meléndez, Edwin Fernando |
| Palabras clave : | ARQUITECTURA DE RED;REDES NEURONALES ARTIFICIALES;CÁNCER DE MAMA;OVERFITTING;BACKPROPAGATION |
| Fecha de publicación : | 17-mar-2017 |
| Editorial : | Universidad Católica de Santiago de Guayaquil |
| Descripción : | El cáncer de mama es el cáncer más frecuente en la mujer y representa la primera causa de muerte en países desarrollados y en vías de desarrollo. Su incidencia está aumentando en el mundo debido a la mayor esperanza de vida, el aumento de la urbanización y la adopción de modos de vida occidentales. La identificación del cáncer de mama depende de la interpretación del médico a partir de las informaciones obtenidas de los pacientes a través de exámenes. Las tecnologías para el diagnóstico asistido por computadora dan soporte a los médicos en la interpretación de los contenidos multimedia obtenidos en pruebas a las que se ha sometido el paciente. Las redes neuronales artificiales son fundamentales dentro de estos sistemas. Ellas son un modelo artificial y simplificado del cerebro humano, capaces de adquirir conocimiento a través de la experiencia. En este trabajo son implementadas dos arquitecturas de redes neuronales para la clasificación de biopsias mamarias en malignas y benignas. Las arquitecturas fueron entrenadas con tres criterios de parada cada una, los cuales son: error cuadrático medio, parada anticipada y regularización bayesiana. Los mejores valores de exactitud promedio se obtuvieron para las redes entrenadas con el criterio de parada anticipada. |
| URI : | http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/7801 |
| Aparece en las colecciones: | Trabajos de Titulación - Carrera de Ingeniería en Telecomunicaciones |
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