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http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3155
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Duarte González, Mario Enrique | - |
dc.creator | Vivas Gasca, María Camila | - |
dc.creator | Cediel Sánchez, Erlyn Julián | - |
dc.date.accessioned | 2021-03-10T20:13:50Z | - |
dc.date.available | 2021-03-10T20:13:50Z | - |
dc.date.created | 2020-11-27 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3155 | - |
dc.description | Propia | es_ES |
dc.description.abstract | From engineering, different technological tools have been proposed to support the exercise of health professionals, in such developments large volumes of medical information are analyzed and processed with which the populations that are intended to be beneficiaries are characterized. However, to access a person's medical record data, it is necessary to have their permission, as it is private and confidential information, so obtaining several miles of data can become tedious, delay the investigative process or limit the results. Such is the case of several projects that have been developed in the area of Dentistry, particularly work related to the use of digital image processing algorithms and artificial intelligence techniques, in which the authors raise the need to access banks more images to improve the performance of your solutions. An alternative is the creation of realistic synthetic images through digital editing and recently through the implementation of antagonistic generative neural networks. For this reason, in this document, the performance of an Antagonic Generative Neural Network is evaluated in the generation of an image bank of panoramic human dental radiographs from 300 real images, which verified the quality of the images generated by the algorithm of machine learning through a survey that was carried out to dental health professionals and people who do not know whatsoever on the subject, | es_ES |
dc.description.sponsorship | Otro | es_ES |
dc.description.tableofcontents | Desde la ingeniería se han planteado diferentes herramientas tecnológicas para apoyar el ejercicio de los profesionales de la salud, en tales desarrollos se analizan y procesan grandes volúmenes de información médica con la que se caracterizan las poblaciones que se pretenden beneficiar. Sin embargo, para acceder a los datos de registros médicos de una persona es necesario tener su permiso, pues es información privada y confidencial, por lo que la consecución de varios miles de datos puede tornarse tediosa, demorar el proceso investigativo o limitar los resultados. Tal es el caso de varios proyectos que se han desarrollado en el área de Odontología, en particular los trabajos relacionados con el uso de algoritmos de procesamiento digital de imágenes y técnicas de inteligencia artificial, en los que los autores plantean la necesidad de acceder a bancos de imágenes más numerosos para mejorar el rendimiento de sus soluciones. Una alternativa es la creación de imágenes sintéticas realistas por medio de la edición digital y recientemente a través de la implementación de redes neuronales generativas antagónicas. Por tal motivo, en este documento, se evalúa el rendimiento de una Red Neuronal Generativa Antagónica en la generación de un banco de imágenes de radiografías panorámicas dentales humanas a partir de 300 imágenes reales, verificando la calidad de las imágenes generadas del algoritmo de aprendizaje automático por medio de una encuesta que se les realizó a profesionales de la salud dental y personas que no tienen conocimiento alguno sobre el tema; | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad Antonio Nariño | es_ES |
dc.rights | Atribución 3.0 Estados Unidos de América | * |
dc.rights | Atribución 3.0 Estados Unidos de América | * |
dc.rights | Atribución 3.0 Estados Unidos de América | * |
dc.rights | Atribución 3.0 Estados Unidos de América | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/ | * |
dc.source | instname:Universidad Antonio Nariño | es_ES |
dc.source | reponame:Repositorio Institucional UAN | es_ES |
dc.source | instname:Universidad Antonio Nariño | es_ES |
dc.source | reponame:Repositorio Institucional UAN | es_ES |
dc.subject | GAN | es_ES |
dc.subject | Radiografías Panorámicas Dentales | es_ES |
dc.subject | Banco de Imágenes | es_ES |
dc.title | Evaluación del rendimiento de una Red Neuronal Generativa Antagónica en la Generación de un banco de imágenes de radiografías panorámicas dentales humanas | es_ES |
dc.publisher.program | Ingeniería Electrónica | es_ES |
dc.rights.accesRights | openAccess | es_ES |
dc.subject.keyword | GAN | es_ES |
dc.subject.keyword | Panoramic Dental Radiographs | es_ES |
dc.subject.keyword | Image Bank | es_ES |
dc.type.spa | Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) | es_ES |
dc.type.hasVersion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_ES |
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dc.description.degreename | Ingeniero(a) Electrónico(a) | es_ES |
dc.description.degreelevel | Pregrado | es_ES |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica | es_ES |
dc.description.funder | Los recursos de financiación fueron: Estudiantes $ 8.261.680 COP UAN Por concepto de Asesoría docente trabajo de grado $ 679.175 COP | es_ES |
dc.description.notes | Presencial | es_ES |
dc.creator.cedula | 1080297940 | es_ES |
dc.creator.cedula | 1117528937 | es_ES |
dc.creator.cedula | 1020713756 | es_ES |
dc.publisher.campus | Neiva Buganviles | - |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería electrónica |
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