Clasificación de Imágenes de Neumonía a causa de Covid-19 utilizando Transfer-Learning basado en Redes Convolucionales

La Inteligencia Artificial ha ayudado a lidiar diferentes problemas relacionados con los datos masivos y a su vez con su tratamiento, diagnóstico y detección de enfermedades como la que actualmente nos preocupa, la Covid-19. El objetivo de esta investigación ha sido analizar y desarrollar la clasifi...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Adiel Joshua Preciado Rodriguez, Flor Mayerli Flores Guillén, Aldo Emanuel Soraluz Soraluz, Jonathan Gerhard Rios Jara
Formato: Artículo
Lenguaje:español
Publicado: 2022
Materias:
Acceso en línea:Descargar el archivo
Ver en el sistema de origen
Etiquetas: Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
_version_ 1881700449725186048
author Adiel Joshua Preciado Rodriguez
Flor Mayerli Flores Guillén
Aldo Emanuel Soraluz Soraluz
Jonathan Gerhard Rios Jara
author_browse Adiel Joshua Preciado Rodriguez
Aldo Emanuel Soraluz Soraluz
Flor Mayerli Flores Guillén
Jonathan Gerhard Rios Jara
author_facet Adiel Joshua Preciado Rodriguez
Flor Mayerli Flores Guillén
Aldo Emanuel Soraluz Soraluz
Jonathan Gerhard Rios Jara
author_sort Adiel Joshua Preciado Rodriguez
collection Producción científica
description La Inteligencia Artificial ha ayudado a lidiar diferentes problemas relacionados con los datos masivos y a su vez con su tratamiento, diagnóstico y detección de enfermedades como la que actualmente nos preocupa, la Covid-19. El objetivo de esta investigación ha sido analizar y desarrollar la clasificación de imágenes de neumonía a causa de covid-19 para un diagnostico efectivo y óptimo. Se ha usado Transfer-Learning aplicando ResNet, DenseNet, Poling y Dense layer para la elaboración de los modelos de red propios Covid-UPeU y Covid-UPeU-TL, utilizando las plataformas Kaggle y Google colab, donde se realizaron 4 experimentos. El resultado con una mejor clasificación de imágenes se obtuvo en el experimento 4 prueba N°2 con el modelo Covid-UPeU-TL donde Acc.Train: 0.9664 y Acc.Test: 0.9851. Los modelos implementados han sido desarrollados con el propósito de tener una visión holística de los factores para la optimización en la clasificación de imágenes de neumonía a causa de COVID-19. Palabras clave: covid-19; transfer-learning; reconocimiento; inteligencia artificial; pandemia; rayos x; clasificación de imágenes; pulmones; redes convolucionales. Abstract Artificial Intelligence has helped to deal with different problems related to massive data in turn to the treatment, diagnosis and detection of diseases such as the one that currently has us in concern, Covid-19. The objective of this research has been to analyze and develop the classification of images of pneumonia due to covid-19 for an effective and optimal diagnosis. Transfer-Learning has been used applying ResNet, DenseNet, Poling and Dense layer for the elaboration of the own network models Covid-Upeu and Covid-UpeU-TL, using Kaggle and Google colab platforms, where 4 experiments have been carried out. The result with a better classification of images was obtained in experiment 4 test N ° 2 with the Covid-UPeU-TL model where Acc.Train: 0.9664 and Acc.Test: 0.9851. The implemented models have been developed with the purpose of having a holistic view of the factors for optimization in the classification of pneumonia COVID-19 images. Keywords: COVID-19; Transfer-Learnig; Recognition; Artificial intelligence; Pandemic; X-rays; Image classification; Lungs; convolutional networks.
format Article
id openalex:W4221143300
institution UPeU
language Spanish
publishDate 2022
publishDateRange 2022
publishDateSort 2022
record_format dspace
spelling openalex:W4221143300Clasificación de Imágenes de Neumonía a causa de Covid-19 utilizando Transfer-Learning basado en Redes ConvolucionalesAdiel Joshua Preciado RodriguezFlor Mayerli Flores GuillénAldo Emanuel Soraluz SoraluzJonathan Gerhard Rios JaraCOVID-19 pneumoniachest X-ray classificationtransfer learningconvolutional neural networksResNetDenseNetpneumonia diagnosismedical image recognitionCOVID-19 pandemic responseCOVID-19 diagnosis using AIArtificial Intelligence in Healthcare and EducationAdvanced Neural Network ApplicationsLa Inteligencia Artificial ha ayudado a lidiar diferentes problemas relacionados con los datos masivos y a su vez con su tratamiento, diagnóstico y detección de enfermedades como la que actualmente nos preocupa, la Covid-19. El objetivo de esta investigación ha sido analizar y desarrollar la clasificación de imágenes de neumonía a causa de covid-19 para un diagnostico efectivo y óptimo. Se ha usado Transfer-Learning aplicando ResNet, DenseNet, Poling y Dense layer para la elaboración de los modelos de red propios Covid-UPeU y Covid-UPeU-TL, utilizando las plataformas Kaggle y Google colab, donde se realizaron 4 experimentos. El resultado con una mejor clasificación de imágenes se obtuvo en el experimento 4 prueba N°2 con el modelo Covid-UPeU-TL donde Acc.Train: 0.9664 y Acc.Test: 0.9851. Los modelos implementados han sido desarrollados con el propósito de tener una visión holística de los factores para la optimización en la clasificación de imágenes de neumonía a causa de COVID-19. Palabras clave: covid-19; transfer-learning; reconocimiento; inteligencia artificial; pandemia; rayos x; clasificación de imágenes; pulmones; redes convolucionales. Abstract Artificial Intelligence has helped to deal with different problems related to massive data in turn to the treatment, diagnosis and detection of diseases such as the one that currently has us in concern, Covid-19. The objective of this research has been to analyze and develop the classification of images of pneumonia due to covid-19 for an effective and optimal diagnosis. Transfer-Learning has been used applying ResNet, DenseNet, Poling and Dense layer for the elaboration of the own network models Covid-Upeu and Covid-UpeU-TL, using Kaggle and Google colab platforms, where 4 experiments have been carried out. The result with a better classification of images was obtained in experiment 4 test N ° 2 with the Covid-UPeU-TL model where Acc.Train: 0.9664 and Acc.Test: 0.9851. The implemented models have been developed with the purpose of having a holistic view of the factors for optimization in the classification of pneumonia COVID-19 images. Keywords: COVID-19; Transfer-Learnig; Recognition; Artificial intelligence; Pandemic; X-rays; Image classification; Lungs; convolutional networks.Articlehttps://revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/download/471/pdfhttps://revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/view/471W4221143300esRevista Cubana de Informática Médica1684-18592022-02-01
spellingShingle COVID-19 pneumonia
chest X-ray classification
transfer learning
convolutional neural networks
ResNet
DenseNet
pneumonia diagnosis
medical image recognition
COVID-19 pandemic response
COVID-19 diagnosis using AI
Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Advanced Neural Network Applications
Adiel Joshua Preciado Rodriguez
Flor Mayerli Flores Guillén
Aldo Emanuel Soraluz Soraluz
Jonathan Gerhard Rios Jara
Clasificación de Imágenes de Neumonía a causa de Covid-19 utilizando Transfer-Learning basado en Redes Convolucionales
title Clasificación de Imágenes de Neumonía a causa de Covid-19 utilizando Transfer-Learning basado en Redes Convolucionales
title_full Clasificación de Imágenes de Neumonía a causa de Covid-19 utilizando Transfer-Learning basado en Redes Convolucionales
title_fullStr Clasificación de Imágenes de Neumonía a causa de Covid-19 utilizando Transfer-Learning basado en Redes Convolucionales
title_full_unstemmed Clasificación de Imágenes de Neumonía a causa de Covid-19 utilizando Transfer-Learning basado en Redes Convolucionales
title_short Clasificación de Imágenes de Neumonía a causa de Covid-19 utilizando Transfer-Learning basado en Redes Convolucionales
title_sort clasificacion de imagenes de neumonia a causa de covid 19 utilizando transfer learning basado en redes convolucionales
topic COVID-19 pneumonia
chest X-ray classification
transfer learning
convolutional neural networks
ResNet
DenseNet
pneumonia diagnosis
medical image recognition
COVID-19 pandemic response
COVID-19 diagnosis using AI
Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Advanced Neural Network Applications
topic_facet COVID-19 pneumonia
chest X-ray classification
transfer learning
convolutional neural networks
ResNet
DenseNet
pneumonia diagnosis
medical image recognition
COVID-19 pandemic response
COVID-19 diagnosis using AI
Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Advanced Neural Network Applications
url https://revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/download/471/pdf
https://revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/view/471
work_keys_str_mv AT adieljoshuapreciadorodriguez clasificaciondeimagenesdeneumoniaacausadecovid19utilizandotransferlearningbasadoenredesconvolucionales
AT flormayerlifloresguillen clasificaciondeimagenesdeneumoniaacausadecovid19utilizandotransferlearningbasadoenredesconvolucionales
AT aldoemanuelsoraluzsoraluz clasificaciondeimagenesdeneumoniaacausadecovid19utilizandotransferlearningbasadoenredesconvolucionales
AT jonathangerhardriosjara clasificaciondeimagenesdeneumoniaacausadecovid19utilizandotransferlearningbasadoenredesconvolucionales