Aplicación de redes neuronales densas y convolucionales para detección de COVID_19 en imágenes de rayos X
| Páginas | 19-32 |
| Fecha | 01 Julio 2023 |
| Fecha de publicación | 01 Julio 2023 |
| Autor | Ronny Stalin Guevara Cruz,Claudio Augusto Delrieux |
Revista Conectividad
Julio – diciembre 2023 ISSN:2806-5875
pp. 19-32 Correo: revista@ister.edu.ec
Volumen 4, Número 2
Revista Semestral del Instituto Tecnológico Universitario Rumiñahui 19
Aplicación de redes neuronales densas y convolucionales para detección de
COVID_19 en imágenes de rayos X
Application of dense and convolutional neural networks for COVID_19 detection in X-
ray images
Ronny Stalin Guevara Cruz1, Claudio Augusto Delrieux 2
1Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación, Universidad Nacional del Sur y Consejo Nacional de
Investigaciones Científicas y Tecnológicas (CONICET), r.s.guevara@hotmail.com, Buenos Aires,
Argentina
2 Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación, Universidad Nacional del Sur y Consejo Nacional
de Investigaciones Científicas y Tecnológicas (CONICET), cad@uns.edu.ar, Buenos Aires, Argentina
Autor para correspondencia: r.s.guevara@hotmail.com
Fecha de recepción: 2023.05.13 Fecha de aceptación: 2023.06.07
Fecha de publicación: 2023.07.10
RESUMEN
Las redes neuronales convolucionales (CNN) tienen gran potencial en resolver problemas de
clasificación con imágenes. La presente investigación tiene como objetivo presentar modelos
reducidos que permita identificar casos de neumonía y COVID-19 en imágenes de rayos X de
tórax(anterior-posterior), ofreciendo una amplia perspectiva del interés de herramientas que
brindan soporte y asistencia médica. La capacidad y tamaño de los modelos fueron reducidos hasta
obtener una opción perfecta para ser desplegados localmente en dispositivos con recursos
limitados. Los algoritmos propuestos se desarrollaron en Google Colab utilizando el lenguaje de
programación Python, aplicando redes neuronales densas y convolucionales a diferentes capas
hasta obtener un índice de error bajo, para posterior diagnosticar si el paciente presenta COVID-
19. Para ello, se utiliza un conjunto de 603 imágenes de alta resolución de bases de datos públicos
(ver en https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(18)30154-5 y https://github.com/ieee8023/covid-
chestxray-dataset),.divididas en 403 imágenes para entrenamiento, 200 imágenes para prueba y 12
imágenes para validación. La herramienta diseñada con una red neuronal convolucional de 13 capas
propone la integración de aprendizaje de maquina (Machine Learning) como soporte en el proceso
de diagnóstico médico, con una precisión del 94.73% puede convertirse en una herramienta que
brinda mayor velocidad a la hora de dar un diagnóstico.
Palabras clave: COVID-19; neumonía; aprendizaje de máquina; inteligencia artificial; redes
neuronales convolucionales.
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