Aplicación de la inteligencia artificial en la dermatología para la detección temprana del cancer de piel

Descripción del Articulo

Desarrolla un software con inteligencia artificial para su uso en dermatología para la detección temprana del cáncer de piel. Este software se basa en Machine Learning por medio de las iteraciones de épocas y redes neuronales convolucionales, las cuales brindan un diagnóstico benigno anticipado. Se...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Cuadros Carrasco, Jesus Alfonso
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/25066
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/25066
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Redes Neuronales
Cáncer de piel
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description Desarrolla un software con inteligencia artificial para su uso en dermatología para la detección temprana del cáncer de piel. Este software se basa en Machine Learning por medio de las iteraciones de épocas y redes neuronales convolucionales, las cuales brindan un diagnóstico benigno anticipado. Se consideraron los siguientes parámetros en este trabajo: limitar el ámbito de estudio a dos tipos principales de cáncer; y, utilizar un dataset proveniente de Kaggle, dado que era necesario una gran cantidad de imágenes para poder preprocesarlas haciendo frente a la amplia variedad de casos. El producto final es una herramienta óptima para el diagnóstico del cáncer tanto desde un punto de vista social como económico. Para su desarrollo se utilizó el lenguaje Python y la librería PyTorch. En el apartado estadístico se usó Tableau, RapidMiner y Knime previo al análisis. Los resultados finales y el dataset fueron analizados en Kaggle. Desde el punto de vista tecnológico y médico se pudo conseguir un precedente para múltiples estudios relacionados al cáncer de la piel.
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Se consideraron los siguientes parámetros en este trabajo: limitar el ámbito de estudio a dos tipos principales de cáncer; y, utilizar un dataset proveniente de Kaggle, dado que era necesario una gran cantidad de imágenes para poder preprocesarlas haciendo frente a la amplia variedad de casos. El producto final es una herramienta óptima para el diagnóstico del cáncer tanto desde un punto de vista social como económico. Para su desarrollo se utilizó el lenguaje Python y la librería PyTorch. En el apartado estadístico se usó Tableau, RapidMiner y Knime previo al análisis. Los resultados finales y el dataset fueron analizados en Kaggle. 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