dc.contributor.author | ANDRADE PRADO, MARIA ISABEL | |
dc.contributor.author | BAEZ BELLO, ESTEBAN RODRIGO | |
dc.date.accessioned | 2021-04-15T18:07:54Z | |
dc.date.available | 2021-04-15T18:07:54Z | |
dc.date.issued | 2020-12-15 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12276/1017 | |
dc.description.abstract | En la actualidad, los tumores mamarios son la causa número uno de muerte entre las mujeres en Colombia [4], y este representa el 31% de la mortalidad mundial [5]. Las tasas bajas de supervivencia se han visto afectadas porque su diagnóstico, tratamiento y prevención toman bastante tiempo. En países más desarrollados, la tasa de supervivencia ha ido mejorando por el uso de herramientas tecnológicas avanzadas, mientras que en los países subdesarrollados es relativamente baja, más aún por el costo de los tratamientos y nivel socioeconómico de los pacientes [6]. La detección temprana es de vital importancia; ya que se recurre a mamografías, autoexámenes o biopsias que no dan un resultado óptimo. | es |
dc.language.iso | es | es |
dc.publisher | AUNAR | es |
dc.subject | cáncer de mama | es |
dc.subject | machine learning, | es |
dc.subject | supervisado, algoritmo | es |
dc.title | ESTUDIO COMPARATIVO DE TÉCNICAS SUPERVISADAS DE MACHINE LEARNING PARA LA IDENTIFICACIÓN DE RASGOS DISTINTIVOS DE CÁNCER DE MAMA | es |
dc.type | Thesis | es |
dc.clasificacion | I.I. 31 | es |