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Detección de objetos sobre imágenes de tórax de pacientes con Covid 19 usando técnicas de R-CNN.

Abstract:

En la actualidad el Covid 19 se volvió parte de nuestro día a día, saber como es su forma de contagio, sus síntomas, hasta al llegar a padecerlo, sin embargo, las maneras de detección del virus son eficaces, mas no eficientes. Una opción o alternativa son las imágenes torácicas, las cuales poseen un alto grado de eficiencia en menor tiempo y consumo de recursos, es por ello que la tecnología en referencia a las ciencias de la salud investiga la vía mas concreta y analiza la implementación de la inteligencia artificial y aprendizaje automático a estas herramientas por medio de Redes Neuronales Convolucionales (RCNN), con la finalidad de alcanzar una efectividad completa y poder afirmar cada aseveración o suposición que se tenga de un síntoma. Se realizó la comparación de 2 modelos de Redes Neuronales Convolucionales con la finalidad de ver su conducta al ejecutarse, y predecir por medio de radiografías de tórax con COVID-19, las cuales son usadas de un conjunto de datos para el respectivo entrenamiento de los modelos u otras redes que apliquen Machine Learning, al momento de no tener datos suficientes.