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Predicción de la viabilidad de embriones a partir de imágenes microscópicas del tiempo de vida de fluorescencia utilizando redes neuronales convolucionales

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dc.contributor.authorDuarte Ariza, Aranza Julia Renee
dc.contributor.directorFlores Gutiérrez, Dora Luz
dc.coverage.placeofpublicationEnsenada, Baja California.
dc.date.accessioned2022-07-14T08:45:30Z
dc.date.available2022-07-14T08:45:30Z
dc.date.created2021
dc.degree.deparmentUniversidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño, Ensenada.
dc.degree.grantorTesis de Licenciatura / bachelor Thesis.
dc.degree.nameLicenciatura
dc.description.abstractDurante las ultimas décadas, la medicina ha acogido a la Inteligencia Artificial como una herramienta que le permite mejorar la calidad del cuidado de la salud. Desde el desarrollo de algoritmos que auxilian a los profesionales a identificar mutaciones genéticas hasta el correcto y temprano diagnóstico, tratamiento y predicción de enfermedades mediante el análisis de la información clínica del paciente, estas técnicas han revolucionado a la medicina al ofrecer una experiencia más precisa e individualizada que nunca.
dc.format.extenti, 43 p. : il.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12930/9469
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.57840/uabc-20
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño.
dc.relation.urlhttps://drive.google.com/file/d/11xZPXRgkdSQwque9BBqQ1YSiUWBISvyF/view?usp=sharing
dc.rightsopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4
dc.subjectIngeniería
dc.subjectTesis
dc.subject.lccQA76.87 D83 2021
dc.titlePredicción de la viabilidad de embriones a partir de imágenes microscópicas del tiempo de vida de fluorescencia utilizando redes neuronales convolucionales
dc.uabc.bibliographycNoteIncluye referencias bibliográficas
dc.uabc.bilbiotecaENSENADA
dc.uabc.identifier249815
dc.uabc.numInventarioENS094624
dc.uabc.typeMaterialTESIS
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