Desarrollo de una herramienta computacional para la valoración de técnicas quirúrgicas en la corrección de la inestabilidad glenohumeral anterior mediante Deep Learning

La presente tesis aborda el desarrollo de una herramienta computacional destinada a la valoración de técnicas quirúrgicas en la corrección de la inestabilidad glenohumeral anterior, mediante la aplicación de arquitecturas de aprendizaje profundo (Keras, TensorFlow y PyTorch). Se desarrolla una herra...

Full description

Autores:

Camelo Vanegas, Juan David
Obregón Saravia, Angie Luciana
Pedroza Pinzón, Juan Pablo

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2024

Institución:

Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Repositorio:

Repositorio UNAB

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/30823

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/20.500.12749/30823

Palabra clave:

Glenohumeral Instability
Deep learning
Clinical engineering
Medical electronics
Medical instruments and devices
Biomedical engineering
Engineering
Biophysics
Bioengineering
Medicine
Biomedical
Machine learning
Theory of machines
Python (Computer program language)
Iterative methods (Mathematics)
Ingeniería biomédica
Ingeniería
Biofísica
Bioingeniería
Medicina
Biomédica
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Teoría de las máquinas
Python (Lenguaje de programación de computadores)
Métodos iterativos (Matemáticas)
Ingeniería clínica
Electrónica médica
Instrumentos y aparatos médicos
Inteligencia artificial
Inestabilidad glenohumeral

Rights

License

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/