Descripción

Este repositorio contiene la implementación de trabajos prácticos para la asignatura "Inteligencia Computacional" de la carrera Ingeniería en Sistemas (Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Santa Fe).

Autores

• Matías Storti
• Mateo Toniolo
• Fidel Dalmasso

TP1 Detección de COVID-19 a partir de imágenes de rayos X con Redes Neuronales de Convolución

Este trabajo tiene como objetivo comprender el uso y funcionamiento de redes neuronales, a través de la implementación de un trabajo previamente realizado y publicado en el ámbito de investigación científica. En este caso se seleccionó el trabajo “Detección de COVID-19 y otros casos de Neumonía usando Redes Neuronales Convolucionales e Imágenes de Rayos X” de Carlos Eduardo Belman-López, que tiene como objetivo presentar nuevos modelos para detectar COVID-19 y otros casos de neumonía utilizando imágenes de rayos-X y redes neuronales, proporcionando diagnósticos precisos para escenarios de clasificación binaria (Covid/No-Covid) y categórica (Covid/Normal/Neumonía bacteriana/Neumonía viral).

Screenshots

Modelo binario

Modelo categórico

Cómo ejecutar

Crear y activar entorno de conda (o bien usar venv)

conda create -n ic python=3.10
conda activate ic

Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

Usar VSC para correr el notebook. Para que use el entorno de conda, es necesario cambiar el intérprete que usa VSC. Para ello desde VSC:

Ctrl+P > Python:Select Interpreter > Python 3.10.4 ('ic')