Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Contribuye con un diagnóstico de cáncer de mama más efectivo, construyendo una herramienta de apoyo al diagnóstico médico, que permita un análisis más eficiente de las mamografías, aportando a disminuir el índice de error en el diagnóstico de cáncer de mama. Esta herramienta utiliza la técnica de máquina de soporte vectorial multinivel por ser la que mejor desempeño tiene según el análisis de diversos estudios que se ha realizado, superando a las clásicas técnicas estadísticas, técnicas de redes neuronales, algoritmos genéticos. De esta investigación se concluye que entre las técnicas de análisis de imágenes, las técnicas que tienen un mejor desempeño son las máquinas de aprendizaje híbrido, que son resultado de mezclar técnicas clásicas propias de la inteligencia artificial generando de esta manera nuevas técnicas que tienen en algunos casos mejor desempeño. / Trabajo de suficiencia profesional
| Identifer | oai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:cybertesis/8834 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Centeno Leguía, James |
| Contributors | Cortez Vásquez, Augusto Parcemón |
| Publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Source Sets | Universidad Nacional Mayor de San Marcos - SISBIB PERU |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Source | Repositorio de Tesis - UNMSM, Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
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