Detección de COVID-19 en imágenes de rayos X mediante el uso de Redes Neuronales de Convolución
Autores: Sherlyn Ballestero Cruz Rolando Sánchez Ramos Resumen El objetivo principal de este trabajo es investigar y comparar varias técnicas de Deep Learning aplicadas a imágenes de rayos X de tórax sobre tres clases (pacientes infectados con COVID-19, pacientes con neumonı́a y pacientes sanos) para la clasificación de las mismas de acuerdo al tipo que representen. En este proceso se utilizaron Redes Neuronales de Convolución, las cuales posibilitan la creación de manera eficiente de modelos de aprendizaje automático supervisado orientados a tareas de clasificación a partir de una serie de imágenes previamente etiquetadas....