1. Repositorio Digital USFQ
  2. TESIS COLEGIO DE PREGRADO
  3. COLEGIO DE CIENCIAS E INGENIERÍAS (POLI)
  4. Tesis - Ingeniería Industrial
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14034
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorBaldeón, Gabriela, dir.-
dc.contributor.authorCasanova Pabón, Xavier Eduardo-
dc.date.accessioned2024-11-29T16:59:49Z-
dc.date.available2024-11-29T16:59:49Z-
dc.date.issued2024-05-14-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero Industrial), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2024es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14034-
dc.descriptionMagnetic resonance imaging (MRI) is a crucial medical imaging technique that has revolutionized the diagnosis and treatment of diseases. In particular, MRI segmentation of the prostate helps to detect cancer early. Convolutional neural networks (CNNs) have been effective at segmentation, but Vision-Transformers (ViT) emerge for their ability to improve contextual understanding by unifying natural language processing (NLP) with visual tasks...es_ES
dc.description.abstractLa resonancia magnética (RM) es una técnica de imagen médica crucial que ha revolucionado el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Especialmente, la segmentación de la próstata en RM ayuda a detectar precozmente el cáncer. Las redes neuronales convolucionales (CNN) han sido efectivas en la segmentación, pero los Vision-Transformers (ViT) emergen por su habilidad para mejorar la comprensión contextual, unificando el procesamiento del lenguaje natural (NLP) con tareas visuales...es_ES
dc.format.extent33 h.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectImágenes diagnósticas - Técnicas digitales.es_ES
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Investigaciones - Tesis y disertaciones académicas.es_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.titleImpacto del Transfer Learning en redes neuronales híbridas para Segmentación de Imágenes Médicases_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería Industrial

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
339990.pdfTexto completo1.21 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons