Evaluación del impacto de ataque adversarios en modelos de clasificación de imágenes con CNNs: caso COVID-19 (2022)
Este trabajo de grado se centra en la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo y procesamiento de imágenes médicas para mejorar la detección y diagnóstico de enfermedades pulmonares, con un enfoque específico en el padecimiento causado por el COVID-19. El estudio propone el uso de una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN) y otra arquitectura por transferencia de aprendizaje (TL) para analizar imágenes de tomografía computarizada (TC). Se investiga la robustez del modelo ante posibles ataques adversarios, como la adición de ruido a las imágenes de entrada. Se realizan experimentos para comprender cómo estos ataques pueden afectar la precisión y la confiabilidad del modelo previamente entrenado