Sistema inteligente basado en redes neuronales para la identificación de cáncer de piel de tipo melanoma en imágenes de lesiones cutáneas

• Autor: Villanueva Alarcón, Renzo Alberto
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/17574
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/17574
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes neuronales (Computación); Inteligencia artificial; Sistemas expertos (Computación); Piel - Cáncer; Melanoma; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El cáncer de piel es uno de los tipos de cáncer más predominante en el mundo. Existen dos tipos principales de cáncer de piel: melanoma y no melanoma. Siendo el primero, el más agresivo y mortal. Al igual que con otros tipos de cánceres, la detección temprana y precisa de esta enfermedad en una persona, puede hacer que el tratamiento sea más eficaz y por consiguiente mejorar su calidad de vida. En el presente artículo, plantea como objetivo determinar de forma precisa si una imagen lesión cutánea representa un caso de cáncer de piel de tipo Melanoma, para ello se realizará el desarrollo de un sistema inteligente basado en un método de Aprendizaje Profundo usando Redes Neuronales. Los modelos de redes neuronales, fueron entrenados, validados y evaluados con el conjunto de datos de la competición SIIM-ISIC (SocietyforImagingInformatics in Medicine - International Skin ImagingCollaboration) del año 2020. Como resultado, se logró implementar un sistema inteligente ensamblando un módulo de clasificación de imágenes y un módulo de clasificación de metadata, obteniendo una probabilidad de desempeño de 92.85% Precisión, 71.50% Sensibilidad, 94.89% Especificidad.