Clasificación de enfermedades en la caja torácica por medio de radiografías

Abstract

The early detection of diseases can be decisive for the life of a person. On medical environment the x-ray are used commonly for diagnosis of illness because the presence of patterns, spots and another kind of visual signals. This document shows the development of models with convolutionals networks: VGG16 and VGG19, used for creation of a binary classificator with an accuracy of 95% and a multiclass classificator with an accuracy of 85%, that catalog 4 different illness.

El descubrimiento temprano de una enfermedad puede llegar a ser decisivo para la vida de un individuo. En el ámbito de la medicina el uso de radiografías para este fin es muy común, pues las enfermedades se identifican por patrones, manchas y otras señales de alarma. Este documento muestra el uso de dos arquitecturas de redes convolucionales: VGG16 y VGG19 usadas para la creación de un clasificador binario con una exactitud del 95%, para la detección y separación de imágenes médicas pertenecientes a dos clases: sanas y enfermas. Además, la implementación de un clasificador multiclase con exactitud del 85% que cataloga 4 tipos de enfermedades.