{"id":96045,"date":"2018-03-11T10:16:13","date_gmt":"2018-03-11T10:16:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/diagnostico-automatico-de-tuberculosis-una-decision-ante-incertidumbre\/"},"modified":"2018-03-11T10:16:13","modified_gmt":"2018-03-11T10:16:13","slug":"diagnostico-automatico-de-tuberculosis-una-decision-ante-incertidumbre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/diagnostico-por-imagen\/diagnostico-automatico-de-tuberculosis-una-decision-ante-incertidumbre\/","title":{"rendered":"Diagn\u00f3stico autom\u00e1tico de tuberculosis: una decisi\u00f3n ante incertidumbre"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Ricardo Santiago Mozos <\/strong><\/h2>\n<p>El objetivo principal de esta tesis es desarrollar las herramientas estad\u00edsticas necesarias para implementar un sistema autom\u00e1tico de diagn\u00f3stico de pacientes de tuberculosis. Para realizar dicho diagn\u00f3stico, el sistema examina im\u00e1genes de esputo vistas al microscopio en busca del bacilo de koch. En principio, un paciente sano es aqu\u00e9l en el que no se detectan bacilos. Sin embargo, es muy dif\u00edcil construir un clasificador cuya probabilidad de declarar un bacilo donde no lo hay sea cero. No est\u00e1 claro, por tanto, c\u00f3mo definir las hip\u00f3tesis de sano o enfermo puesto que en ambos tipos de paciente van a aparecer detecciones de bacilos.   este problema, que nosotros modelamos como una decisi\u00f3n entre hip\u00f3tesis definidas con incertidumbre, es el que consideramos en este trabajo: desarrollamos m\u00e9todos para medir qu\u00e9 prestaciones se pueden alcanzar a partir de los datos de entrenamiento y tambi\u00e9n proponemos test que consideran la incertidumbre y la trasladan en forma de probabilidades a la decisi\u00f3n.  otro problema que consideramos es el equivalente en aprendizaje m\u00e1quina a los cocientes de verosimilitud. En particular, nos preguntamos c\u00f3mo clasificar un conjunto de muestras de la misma clase y proponemos un m\u00e9todo que funciona mejor que combinar las salidas individuales de cada muestra en algunas ocasiones.  finalmente, implementamos el sistema de diagn\u00f3stico autom\u00e1tico en tiempo real, desde los datos a la decisi\u00f3n, realizando todas las aproximaciones necesarias para que el sistema adquiera secuencialmente im\u00e1genes de un paciente mientras su certidumbre no sea suficiente para tomar una decisi\u00f3n y una vez tomada informe de su calidad. Este sistema hace posible conocer apri una cota de las prestaciones alcanzables.  la generalidad de los m\u00e9todos desarrollados en esta tesis no se limita a la aplicaci\u00f3n que suscita sino que pueden emplearse en cualquier proceso de decisi\u00f3n en el que las hip\u00f3tesis se hayan definido con incertidumbre.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Diagn\u00f3stico autom\u00e1tico de tuberculosis: una decisi\u00f3n ante incertidumbre<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Diagn\u00f3stico autom\u00e1tico de tuberculosis: una decisi\u00f3n ante incertidumbre <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Ricardo Santiago Mozos <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Carlos III de Madrid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 21\/09\/2009<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Antonio Artes Rodriguez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Juan  ram\u00f3n Vidal roman\u00ed <\/li>\n<li>Jos\u00e9 ram\u00f3n Dorronsoro ibero (vocal)<\/li>\n<li>Manuel Desco men\u00e9ndez (vocal)<\/li>\n<li>Juan  Jos\u00e9 Murillo fuentes (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Ricardo Santiago Mozos El objetivo principal de esta tesis es desarrollar las herramientas estad\u00edsticas necesarias para implementar 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