Revisión sistemática de la aplicación de Redes Neuronales Artificiales, utilizando Deep Learning, en la detección temprana del cáncer de piel

• Autor: Guevara Briones, Jean Edinson
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
• Repositorio: USAT-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/4947
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12423/4947
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aprendizaje; Neoplasias cutáneas; Redes neuronales artificiales; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Las redes neuronales artificiales (RNA’s) basadas en Deep Learning han tomado mayor relevancia en el área de la medicina, ayudando a los especialistas a detectar, en una fase inicial, enfermedades mortales como el cáncer de piel. Por consiguiente, este documento presenta el análisis de las diversas investigaciones que abordan la aplicación de las RNA´s en la detección temprana del cáncer de piel basándose en la metodología propuesta por Kitchenham para el desarrollo óptimo de un artículo de revisión. En base a este análisis, se pudo establecer que Alemania es el país con mayor número de investigaciones basadas en el tema del presente artículo. Además, se encontró que el modelo de arquitectura de RNA, ResNet, es el más abordado en las investigaciones seleccionadas durante el proceso de búsqueda. Por último, se concluyó que un gran porcentaje de investigaciones se desarrollaron en el continente europeo y asiático, dejando un preocupante porcentaje para el sector latinoamericano, también, se pudo corroborar que las RNA´s poseen una gran versatilidad por lo cual pueden ser aplicadas en cualquier rama de la medicina y de la ciencia.