Gómez Correa, DaniloMora Manríquez, LilianFacultad de Ingeniería2023-04-032023-04-032021https://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/48151Tesis (Ingeniero Civil Industrial)En esta tesis, se presenta el desarrollo de un modelo de red neuronal convolucional (CNN). El modelo fue desarrollado en la Universidad Andrés Bello sede Concepción – Talcahuano. Es preponderante avanzar en tecnología con el propósito de apoyarse y aportar en los avances en el área de la salud, en específico para el reconocimiento de las células blancas mediante la IA. Con la finalidad de contribuir, en este trabajo las herramientas que permiten la ejecución del modelo, son el software R Studio junto a las librerías Keras y Tensorflow. La CNN se desarrolló para diagnosticar los cuatro tipos de leucemia, con una alta exactitud (mayor a 80%) de clasificación para las cuatro clases existentes. El modelo, es una red neuronal convolucional secuencial que entrena imágenes RGB, con 9957 imágenes para el entrenamiento y con 2487 imágenes para la validación, la CNN contiene cuatro capas de convolución y cuatro de maxpooling. El resumen de resultado que determina la figura de mérito del modelo CNN es una exactitud de 82,8% de clasificación de las cuatro clases de leucemia. Además, el diagnóstico es certero con un 99,67% de probabilidad que la célula es del tipo Monocyte, en consecuencia, el modelo es infalible.esRedes Neurales (Ciencia de la Computación)Procesamiento de ImágenesModelo PredictivoTesis