Detección de melanoma en imágenes de lesiones cutáneas usando visión por computadora y aprendizaje profundo melanoma

Introducción— La problemática a tratar en este trabajo es la detección de melanoma, el cual es uno de los distintos cánceres de piel que existen, el cual presenta una alta tasa de mortalidad. Objetivo— En este documento se presenta un proyecto de investigación en el área de Inteligencia Artificial cuyo objetivo es la detección de melanoma por medio del análisis de imágenes utilizando Deep Learning. Metodología— Inicialmente se aplican operaciones morfológicas sobre la imagen para dejar solo el objeto de interés. Luego esta imagen se ingresa a una red neuronal convolucional, la cual ha sido entrenada para la detección de melanomas. Resultados— La arquitectura de red convolucional propuesta presenta unos resultados aceptables en la métrica de accuracy para la identificación de melanoma maligno o benigno. Sin embargo, se propone realizar futuros experimentos que puedan mejorar estos resultados. Conclusiones— Gracias a las técnicas de Deep Learning con esta clase de herramientas se está ofreciendo un sistema muy poderoso y útil a la hora de determinar el diagnóstico de este tipo de enfermedades.

• Autores: Altuve, Abraham; Colon Muñoz, Elias Enrique; Núñez Valdez, Edward Rolando; Murillo, Luis; blanquicett benavides, luis alfredo; ARRIETA RODRIGUEZ, EUGENIA LUZ; NUÑEZ, EDWARD ROLANDO
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Corporación Universidad de la Costa
• Repositorio: REDICUC - Repositorio CUC
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/10593
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/11323/10593; https://repositorio.cuc.edu.co
• Palabra clave: Deep learning; Lesiones cutáneas; Melanoma; Procesamiento de imágenes; Redes neuronales convolucionales; Deep Learning; Skin lesions; Melanoma; Image processing; Convolutional neural networks
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)