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dc.contributor.advisorFonnegra Tarazona, Ruben Dario-
dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos-
dc.contributor.authorMontoya Duque, Juliana-
dc.date.accessioned2022-12-13T16:11:57Z-
dc.date.available2022-12-13T16:11:57Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pascualbravo.edu.co/handle/pascualbravo/1805-
dc.description.abstractEl cáncer de mama es un problema a nivel mundial, es la principal causa de mortalidad en mujeres. Para el diagnóstico de lesiones en mama, normalmente se realiza resonancia magnética sin medio de contraste y con medio de contraste para la clasificación de la lesión. Por otro lado, la Inteligencia Artificial se entiende como la capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano. En este sentido, este proyecto tiene como objetivo la clasificación de las lesiones de imágenes postcontraste de resonancia magnética de mama, implementando para ello algoritmos convencionales de clasificación de patrones e Inteligencia Artificial.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherInstitución Universitaria Pascual Bravospa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessspa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/spa
dc.sourceInstitución Universitaria Pascual Bravospa
dc.sourceRepoIUPBspa
dc.titleDesarrollo de un algoritmo para clasificación de lesiones benignas y malignas en imágenes de resonancia magnética de mama usando inteligencia artificial.spa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecspa
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.type.contentTextspa
dc.thesis.degreePregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradospa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.publisher.placeMedellín, Colombiaspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
thesis.degree.disciplineFacultad de Ingeniería. Tecnología en Desarrollo de Softwarespa
thesis.degree.grantorInstitución Universitaria Pascual Bravospa
thesis.degree.nameTecnólogo (a) en Desarrollo de Softwarespa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/monographspa
dc.subject.proposalResonancia magnéticaspa
dc.subject.proposalInteligencia artificialspa
dc.subject.proposalCáncer de mamaspa
dc.subject.keywordBreast cancerspa
dc.description.abstractengSince breast cancer is the leading cause of death in women, it is a global public health concern. Breast lesions are typically diagnosed using MRI, both with and without contrast, as this method provides the clearest images of tissue abnormalities. Artificial intelligence, on the other hand, is the capacity of machines to use algorithms, learn from data, and apply what they have learned to make decisions similarly to a human being. This project uses both traditional pattern classification algorithms and artificial intelligence to categorize post-contrast breast magnetic resonance imaging lesions. Positive outcomes for the classification of malignant and benign lesions are shown by comparisons between various artificial intelligence models.spa
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