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http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/7801Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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| dc.contributor.advisor | Palacios Meléndez, Edwin Fernando | - |
| dc.contributor.author | Romero Bersoza, Mayra Alejandra | - |
| dc.date.accessioned | 2017-05-08T20:38:27Z | - |
| dc.date.available | 2017-05-08T20:38:27Z | - |
| dc.date.issued | 2017-03-17 | - |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/7801 | - |
| dc.description | 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. | en_US |
| dc.format | application/pdf | en_US |
| dc.language.iso | spa | en_US |
| dc.publisher | Universidad Católica de Santiago de Guayaquil | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | en_US |
| dc.subject | ARQUITECTURA DE RED | en_US |
| dc.subject | REDES NEURONALES ARTIFICIALES | en_US |
| dc.subject | CÁNCER DE MAMA | en_US |
| dc.subject | OVERFITTING | en_US |
| dc.subject | BACKPROPAGATION | en_US |
| dc.title | Implementación de dos arquitecturas de redes neuronales para la clasificación de cáncer de mamas. | en_US |
| dc.type | Examen complexivo de grado | en_US |
| Aparece en las colecciones: | Trabajos de Titulación - Carrera de Ingeniería en Telecomunicaciones | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| T-UCSG-PRE-TEC-ITEL-197.pdf | 2,45 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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