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dc.contributor.authorGarcía Fernández, Francisco-
dc.contributor.authorGranda Garcia, Robert Napoleon-
dc.contributor.authorLopez Coral, Kevin Santiago-
dc.contributor.authorPilco Escobar, Víctor Javier-
dc.contributor.authorVizcaíno Imacaña, Paulina (tutor)-
dc.contributor.authorCortés López, Alejandro (tutor)-
dc.date.accessioned2025-09-12T20:25:04Z-
dc.date.available2025-09-12T20:25:04Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationGarcía Fernández, Francisco; Granda Garcia, Robert Napoleon; Lopez Coral, Kevin Santiago; Pilco Escobar, Víctor Javier. (2025). Evaluación de algoritmos de Deep Learning para la clasificación de imágenes retinianas en la detección de complicaciones diabéticas. Maestría en Ciencia de datos y maquinas de aprendizaje. UIDE. Quito. 132 p.es
dc.identifier.otherUIDE-Q-TCDM-2025-20-
dc.identifier.urihttps://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/8545-
dc.description.abstractLa diabetes es una enfermedad crónica que eleva los niveles de glucosa en la sangre y puede causar complicaciones macro y microvasculares, afectando también la salud visual, generando entre estas, complicaciones en la visión como la retinopatía diabética y el edema macular, que pueden provocar pérdida de visión o ceguera si no se tratan a tiempo, y debido a queestos problemas suelen ser asintomáticos en etapas iniciales, su detección temprana es muy importante. La verificación del estado de la retina es un proceso que requiere un análisis profundo y toma tiempo, pero es fundamental para prevenir daños visuales y complicaciones futuras, siendo por este hecho muy importante realizar la recolección de datos e implementar modelos de DeepLearning como unaalternativa eficaz para mejorar la detección y el monitoreo de estas afecciones...Diabetes is a chronic disease that raises blood glucose levels and can cause macro and microvascular complications, also affecting visual health, generating among these, vision complications such as diabetic retinopathy and macular edema, which can cause vision loss or blindness if not treated in time, and because these problems are usually asymptomatic in early stages, early detection is very important. The verification of the retinal status is a process that requires a deep analysis and takes time, but it is fundamental to prevent visual damage and future complications, being for this fact very important to perform data collection and implement Deep Learning models as an effective alternative to improve the detection and monitoring of these conditions...es
dc.language.isoeses
dc.publisherQUITO/UIDE/2025es
dc.rightsopenAccesses
dc.subjectRETINAes
dc.subjectPROCESAMIENTO DE IMAGENESes
dc.subjectREDES NEURONALESes
dc.subjectDEEP LEARNINGes
dc.titleEvaluación de algoritmos de Deep Learning para la clasificación de imágenes retinianas en la detección de complicaciones diabéticases
dc.typeThesises
Appears in Collections:Tesis - Maestría - en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje

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