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Clasificación de imágenes de rayos X de tórax para la detección de neumonía

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo de aprendizaje automático para clasificar imágenes de rayos X de tórax y detectar la presencia de neumonía. Se utiliza un conjunto de datos de imágenes de rayos X de tórax de pacientes pediátricos.

Descripción del problema

La neumonía es una infección respiratoria que puede ser grave, especialmente en niños pequeños. La detección temprana de la neumonía es crucial para un tratamiento oportuno y para prevenir complicaciones. Las imágenes de rayos X de tórax son una herramienta común para diagnosticar la neumonía, pero la interpretación de estas imágenes puede ser compleja y requerir la experiencia de radiólogos.

Solución propuesta

Se propone desarrollar un modelo de aprendizaje automático que pueda clasificar imágenes de rayos X de tórax y detectar la presencia de neumonía. Este modelo podría ayudar a los médicos en el diagnóstico de la neumonía, especialmente en entornos con recursos limitados.

Metodología

1. Recopilación de datos: Se utiliza un conjunto de datos de imágenes de rayos X de tórax de pacientes pediátricos.
2. Análisis exploratorio de datos (EDA): Se realiza un análisis exploratorio de los datos para comprender la distribución de las clases, identificar posibles problemas de calidad de los datos y determinar las características relevantes para la clasificación.
3. Preprocesamiento de datos: Se preprocesan las imágenes para mejorar la calidad de los datos y prepararlas para el entrenamiento del modelo.
4. Entrenamiento del modelo: Se entrena un modelo de aprendizaje automático utilizando las imágenes preprocesadas.
5. Evaluación del modelo: Se evalúa el rendimiento del modelo utilizando métricas apropiadas.
6. Ajuste de hiperparámetros: Se ajustan los hiperparámetros del modelo para optimizar su rendimiento.

Resultados

Se obtuvo un modelo de aprendizaje automático con una precisión del 79.81% en la detección de neumonía en imágenes de rayos X de tórax.

Conclusiones

Este proyecto demuestra el potencial del aprendizaje automático para ayudar en el diagnóstico de la neumonía. El modelo desarrollado podría ser una herramienta valiosa para los médicos, especialmente en entornos con recursos limitados.

Trabajo futuro

• Mejorar la precisión del modelo mediante el uso de técnicas de aumento de datos y la exploración de diferentes arquitecturas de modelos.
• Desarrollar una interfaz de usuario para el modelo que permita a los médicos utilizarla fácilmente.
• Implementar el modelo en un entorno clínico real para evaluar su rendimiento en un entorno del mundo real.