Aplicación móvil para detección de melanoma con redes neuronales artificiales

Descripción del Articulo

La presente investigación realiza el análisis y desarrollo de una aplicación móvil basada en algoritmos de aprendizaje profundo, orientados a la detección de melanoma y otras ocho categorías. Se utilizan diferentes modelos pre entrenados como ResNet50, ResNet101, VGG, InceptionV3 y EfficientNet, rea...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Acero Diaz, Paul Luis
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2021
Institución:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
Repositorio:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/3104
Enlace del recurso:https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3086111
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Melanoma
Enfermedades de la piel
Detección precoz del cáncer
Aplicaciones móviles
Inteligencia artificial
Redes neuronales convolucionales
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description La presente investigación realiza el análisis y desarrollo de una aplicación móvil basada en algoritmos de aprendizaje profundo, orientados a la detección de melanoma y otras ocho categorías. Se utilizan diferentes modelos pre entrenados como ResNet50, ResNet101, VGG, InceptionV3 y EfficientNet, realizándose más de 80 experimentos donde se evalúan parámetros como el tamaño de imágenes, transfer learning, balanceo de pesos, optimizador, entre otros. Se usaron las métricas de sensitivity y balanced accuracy para medir los resultados, buscando obtener la menor cantidad de falsos negativos y la exactitud, teniendo en cuenta las clases desbalanceadas del conjunto de datos. Se concluyó que los mejores resultados fueron para el algoritmo ResNet101, las imágenes de mayor tamaño, el optimizador Adam y la función de activación Relu, entre otros resultados, lográndose unos valores de 78% de sensitivity y un balanced accuracy de 88%.
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Se concluyó que los mejores resultados fueron para el algoritmo ResNet101, las imágenes de mayor tamaño, el optimizador Adam y la función de activación Relu, entre otros resultados, lográndose unos valores de 78% de sensitivity y un balanced accuracy de 88%.application/pdfspaUniversidad Internacional de La RiojaESinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.esSuperintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDURegistro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATIreponame:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATIinstname:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitariainstacron:SUNEDUMelanomaEnfermedades de la pielDetección precoz del cáncerAplicaciones móvilesInteligencia artificialRedes neuronales convolucionaleshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.03Aplicación móvil para detección de melanoma con redes neuronales artificialesinfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidad Internacional de La Rioja. 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