Este proyecto utiliza técnicas de aprendizaje automático para predecir la edad ósea a partir de datos médicos. El objetivo es proporcionar una herramienta precisa y eficiente para la estimación de la edad ósea, útil en aplicaciones clínicas y de investigación.

• age_bone_predictor.py: Script principal para entrenamiento y predicción.
• bone_age_predictor_2.0_model.ipynb: Notebook principal donde se obtuvo el mejor resultado con menos épocas de entrenamiento. Incluye análisis, visualizaciones y experimentos.
• boneage-training-dataset.csv: Conjunto de datos de entrenamiento.
• boneage-test-dataset.csv: Conjunto de datos de prueba.
• esqueleto.py: Módulo auxiliar con funciones relacionadas.
• requirements.txt: Dependencias necesarias para ejecutar el proyecto.

El archivo bone_age_predictor_2.0_model.ipynb es el que obtuvo los mejores resultados con menos épocas de entrenamiento. Se recomienda revisar este notebook para entender el flujo óptimo del modelo y los experimentos realizados.

Instala las dependencias con:

pip install -r requirements.txt

Puedes ejecutar el script principal o analizar el notebook para reproducir los resultados y experimentar con los datos.

Autors:

• Noé Guadalupe Aldana Murillo (Doctor | Researcher)
• Mariano José Juan Rivera Meraz (Doctor | Researcher | SNII 3)
• Fernando Leon Franco (IA Engineer)
• Rodrigo Mendoza Rodríguez (IA Engineer)
• Emilio Frausto Ortiz (IA Engineer)
• Santiago Romo Rubio (IA Engineer)