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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/10546| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | COVID-19 Resnet: Residual Neural Network for COVID-19 Classification with Bayesian Data Augmentation |
| Autor : | Balseca Zurita, Javier Sebastián Cruz Patiño, Martin Alejandro, |
| Director de Tesis : | Baldeón Calisto, María Gabriela, |e directora |
| Descriptores : | Redes neuronales -- Análisis de imagenes -- Tesis y disertaciones cadémicas |
| Fecha de publicación : | 2021 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniero industrial) , Universidad San Francisco de Quito , Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2021 |
| Páginas : | 36 h. |
| Acceso: | openAccess CC0 1.0 Universal |
| Resumen : | La COVID-19 es una enfermedad infecciosa causada por un nuevo coronavirus llamado SARS-CoV-2. El primer caso apareció en diciembre del 2019 y hasta el momento sigue representando un gran desafío a nivel mundial. La precisa detección del virus en pacientes COVID-19 positivos es un paso crucial para reducir la propagación de esta enfermedad altamente contagiosa... |
| Descripción : | COVID-19 is an infectious disease caused by a novel coronavirus called SARS-CoV-2. The first case appeared in December 2019, and until now it still represents a significant challenge to many countries in the world. Accurately detecting positive COVID-19 patients is a crucial step to reduce the spread of the disease, which is characterize by a strong transmission capacity... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/10546 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería Industrial |
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