Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/12509Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Pérez, Noel, director | - |
| dc.contributor.author | Guerrón Calero, Iván Emilio | - |
| dc.date.accessioned | 2023-11-20T20:55:22Z | - |
| dc.date.available | 2023-11-20T20:55:22Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Tesis (Ingeniero en Ciencias de la Computación), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e ingenierías ; Quito, Ecuador, 2022 | es_ES |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/12509 | - |
| dc.description | Brain stroke is the second-leading cause of death worldwide after heart disease, and one of the most concerning types are the intracranial hemorrhages. This type of bleeding, caused by ruptures of blood vessels within the brain, affects the brain, prevents cell oxygenation, and causes damage to the nerves. Although recent advances in medicine have been the salvation for many patients, doctors are still subject to human errors when detecting and segmenting intracranial hemorrhages due to long working hours. For this reason, deep-learning models have been introduced to help reduce errors in these medical field... | es_ES |
| dc.description.abstract | El ictus cerebral es la segunda causa de muerte en todo el mundo después de las cardiopatías, y uno de los tipos más preocupantes son las hemorragias intracraneales. Este tipo de hemorragia, causada por la rotura de vasos sanguíneos dentro del cerebro, afecta a éste, impide la oxigenación celular y causa daños en los nervios. Aunque los recientes avances en medicina han sido la salvación para muchos pacientes, los médicos siguen estando sujetos a errores humanos a la hora de detectar y segmentar las hemorragias intracraneales debido a las largas jornadas de trabajo... | es_ES |
| dc.format.extent | 27 h. | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Quito | es_ES |
| dc.rights | openAccess | es_ES |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ | * |
| dc.subject | Tomografía de emisión - Innovaciones tecnológicas - Tesis y disertaciones académicas. | es_ES |
| dc.subject | Programas para computador. | es_ES |
| dc.subject.other | Medicina | es_ES |
| dc.subject.other | Medicina interna | es_ES |
| dc.title | Application of the U-Net architecture for neuroimaging analysis | es_ES |
| dc.type | bachelorThesis | es_ES |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 206938.pdf | TEXTO COMPLETO | 1.95 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons
