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dc.contributor.advisorVásquez Ayala, Carlos Alberto-
dc.contributor.authorYucaz Fernández, Alvaro Stalin-
dc.date.accessioned2023-06-06T21:15:47Z-
dc.date.available2023-06-06T21:15:47Z-
dc.date.created2023-04-21-
dc.date.issued2023-06-06-
dc.identifier.other04/RED/ 339es_EC
dc.identifier.urihttp://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/13982-
dc.descriptionDiseñar un sistema de monitorización e inspección de enfermedades mamarias, mediante un algoritmo predictivo para contribuir a la estimación de enfermedades mamarias en mujeres en el rango de 20 a 65 añoses_EC
dc.description.abstractEl proyecto consiste en el desarrollo de un sistema de monitorización para el diagnóstico de enfermedades mamarias, bajo el principio de aumento de temperatura y machine learning. El sistema se ha diseñado en base a la necesidad de ser un método no invasivo, cómodo y adaptable a la fisonomía femenina para predecir posibles enfermedades mamarias mediante el uso de un método de inteligencia artificial. Se utiliza un algoritmo KNN y una red de sensores infrarrojos estratégicamente ubicados en una estructura análoga a la copa de un sujetador. Además, todo el sistema se basa en una plataforma embebida Arduino Nano para garantizar la portabilidad del prototipo. El dispositivo mencionado se basa en la termografía mamaria, que es una técnica de imagen no invasiva que utiliza la detección de la radiación infrarroja emitida por la piel para medir la temperatura de la superficie de la mama. La termografía mamaria se ha utilizado como una técnica de detección temprana en mujeres con alto riesgo de desarrollar cáncer de mama, o como complemento a la mamografía en mujeres con mamas densas o con implantes mamarios.es_EC
dc.language.isospaes_EC
dc.rightsopenAccesses_EC
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/*
dc.subjectDIAGNÓSTICOes_EC
dc.subjectGLÁNDULAS MAMARIASes_EC
dc.subjectENFERMEDADESes_EC
dc.subjectAPLICACIONES TECNOLÓGICASes_EC
dc.subjectDESARROLLO DE SOFTWAREes_EC
dc.subjectMACHINE LEARNINGes_EC
dc.subjectALGORITMO PREDICTIVOes_EC
dc.titleSistema de monitorización para el diagnóstico de enfermedades mamarias, bajo el principio de aumento de temperatura y Machine Learninges_EC
dc.typebachelorThesises_EC
dc.description.degreeIngenieríaes_EC
dc.contributor.deparmentElectrónica y Redes de Comunicaciónes_EC
dc.coverageIbarra. Ecuadores_EC
dc.identifier.mfn0000040944es_EC
Appears in Collections:Ing. en Electrónica y Redes de Comunicación

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