Andere Kunden interessierten sich auch für
![Problematización de la Comunidad de Aprendizaje desde la Complejidad]( "Problematización de la Comunidad de Aprendizaje desde la Complejidad")
Problematización de la Comunidad de Aprendizaje desde la Complejidad57,99 €![Validación del aprendizaje basado en problemas ABP]( "Validación del aprendizaje basado en problemas ABP")
Validación del aprendizaje basado en problemas ABP18,99 €![Enseñanza Y Aprendizaje Del Medio Natural: Principios Y Conceptos.]( "Enseñanza Y Aprendizaje Del Medio Natural: Principios Y Conceptos.")
Enseñanza Y Aprendizaje Del Medio Natural: Principios Y Conceptos.39,99 €![Aprendizaje de los Saberes Científicos]( "Aprendizaje de los Saberes Científicos")
Aprendizaje de los Saberes Científicos32,99 €![Recurso metodológico para el aprendizaje de la fauna de Galápagos]( "Recurso metodológico para el aprendizaje de la fauna de Galápagos")
Recurso metodológico para el aprendizaje de la fauna de Galápagos36,99 €![Contribución al manejo racional de los sitios Ramsar en la R. de Guinea]( "Contribución al manejo racional de los sitios Ramsar en la R. de Guinea")
Contribución al manejo racional de los sitios Ramsar en la R. de Guinea26,99 €![Mejores prácticas y lecciones aprendidas en la mitigación del cambio climático]( "Mejores prácticas y lecciones aprendidas en la mitigación del cambio climático")
Mejores prácticas y lecciones aprendidas en la mitigación del cambio climático35,99 €
El cáncer de mama es una enfermedad que se caracteriza por la proliferación desenfrenada de células que puede dar lugar a la aparición de tumores cerca de la región mamaria. Sin embargo, el diagnóstico del cáncer de mama se ha enfrentado a varios retos para los profesionales de la salud y los especialistas, ya que la dificultad de análisis de las muestras de biopsia, por ejemplo. Teniendo esto en cuenta y considerando el avance computacional de las técnicas de visión por ordenador para el reconocimiento de imágenes, muchos investigadores y expertos consideran que el uso de sistemas CAD (Computer-Aided Diagnosis) para ayudar al diagnóstico del cáncer de mama mediante el uso de técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático puede contribuir positivamente en el diagnóstico del cáncer de mama entre los expertos. Así, este trabajo implementa tres enfoques de CNN de arquitectura VGG-16 utilizando las técnicas de transferencia de conocimiento y transferencia de color, con el objetivo de proponer y evaluar una solución para la detección de cáncer de mama en imágenes histopatológicas de cáncer utilizando CNN con transferencia de conocimiento y transferencia de color.