K-Means system and SIFT algorithm as a faster and more efficient solution for the detection of pulmonary tuberculosis

Authors

  • Luis M. Ortega Melgarejo Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Ingeniería Software
  • Hugo David Calderon Vilca Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Ingeniería Software
  • Guido Raul Larico Uchamaco Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios, Informática
  • Flor Caniy Cárdenas Mariño Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Ingeniería Software

DOI:

https://doi.org/10.13053/cys-24-3-3120

Keywords:

Image processing, K-Means, SIFT algorithm, machine learning, artificial intelligence

Abstract

Tuberculosis is a lethal disease that attacks the lungs in a similar way to COVID 19, according to the who, until 2018 there were more than 10 million people infected with tuberculosis and 1.5 million died with this disease. Artificial Intelligence algorithms allow to detect these diseases quickly and massively. We present an architecture to detect tuberculosis with image processing on lung radiographs, using the SIFT and K-means algorithms. We have tested the architecture with 300 radiographs, achieving 90.3% accuracy in classification.

Author Biographies

Luis M. Ortega Melgarejo, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Ingeniería Software

Universidad Nacional Mayor de San Marcos, bachiller en Ingeniería Sistemas e Informática

Hugo David Calderon Vilca, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Ingeniería Software

* Profesor de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos UNMSM, cursos que dicta: Redes Neuronales, Inteligencia Artificial y Tesis. * Profesor de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas UPC, cursos que dicta: Inteligencia Artificial y Seminario de Investigación Científica. * Dedicado a la investigación científica en la disciplina Inteligencia Artificial en el área de Aprendizaje Máquina y Procesamiento de Lenguaje Natural. EXPERIENCIA: * Docente de la maestría en Informática de la Universidad Nacional del Altiplano Puno UNAP. * Director de Investigación de la Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac UNAMBA. * Coordinador de la Maestría en Informática Sede Abancay de la UNAP. * Director de Escuela Académica Profesional de Ingeniería Informática y Sistemas de la UNAMBA. * Jefe de la Oficina de Tecnologías de la Información de la UNAMBA. * Docente Pre grado de la UNAMBA. * Docente Pre grado de la Universidad Tecnológica de los Andes UTEA.

Guido Raul Larico Uchamaco, Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios, Informática

Difunde su experiencia como docente ordinario a dedicación exclusiva en la Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios, cuenta con grado académico de Magíster, estudios concluidos en programa de Doctorado en mención Docencia Universitaria y actualmente se encuentra cursando estudios en el programa de Doctorado de Ingeniería de Sistemas en la Universidad Nacional Federico Villarreal. Durante su carrera profesional ha desempeñado diversos cargos como: Director General de Informática de la UNAMAD, actual Director de Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática de la Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios, consultor y desarrollador de tecnologías libres y abiertas en proyectos de software para diversas empresas privadas y públicas.

Flor Caniy Cárdenas Mariño, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Ingeniería Software

Docente de la Universidad Peruana de Ciencias de la Computación enla Escuela de Ciencias de la Computación. Con más 5 años de experiencia como docente de Universidades Públicas y Privadas. Últimos años ha sido docente de la Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur con cursos dictó Tópicos especiales de Ingeniería, Algoritmos y Estructura de Datos y Lenguaje de programación. Ha sido docente de la Universidad Peruana Los Andes con cursos que dictó Lenguaje de programación y Proyecto de Tesis I. Dedicada a la investigación científica en el campo de Inteligencia Artificial.

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Published

2020-09-29

Issue

Vol. 24 No. 3 (2020): 24(3) 2020

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