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dc.contributor.authorANDRADE PRADO, MARIA ISABEL
dc.contributor.authorBAEZ BELLO, ESTEBAN RODRIGO
dc.date.accessioned2021-04-15T18:07:54Z
dc.date.available2021-04-15T18:07:54Z
dc.date.issued2020-12-15
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12276/1017
dc.description.abstractEn 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.isoeses
dc.publisherAUNARes
dc.subjectcáncer de mamaes
dc.subjectmachine learning,es
dc.subjectsupervisado, algoritmoes
dc.titleESTUDIO COMPARATIVO DE TÉCNICAS SUPERVISADAS DE MACHINE LEARNING PARA LA IDENTIFICACIÓN DE RASGOS DISTINTIVOS DE CÁNCER DE MAMAes
dc.typeThesises
dc.clasificacionI.I. 31es


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