Título: Clasificación de cáncer de pulmón en imágenes de tomografías mediante procesamiento de imágenes y aprendizaje automático
Asesor(es): Tuesta Monteza, Victor Alexci
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 2023
Institución: Universidad Señor de Sipán
Resumen: La detección de cáncer de pulmón puede resultar complicada para los profesionales de la
salud en sus primeras etapas, ya que es difícil identificarlo a partir de imágenes médicas,
lo que supone un obstáculo para comenzar un tratamiento adecuado para los pacientes.
Esta enfermedad es la principal causa de muerte, con un incremento de nuevos casos,
fallecimientos y cada año mueren más personas por este cáncer que por cáncer de mama,
próstata y colon. Las técnicas de clasificación tradicionales tienden a no mejorar sus
métricas de evaluación debido a sus procesos de filtrado, segmentación, extracción de
características y clasificación. La detección tradicional requiere una gran cantidad de
tiempo y recursos económicos. La metodología consta de seis pasos: se inicia con una
investigación previa para revisar diferentes estudios. Luego, se selecciona un conjunto de
datos. En la tercera etapa se eligen las arquitecturas más destacadas para clasificar con
relación al conjunto de datos ImageNet. La cuarta etapa se configuran los modelos para
entrenamiento y validación. La quinta etapa se evalúa el consumo de recursos y
rendimiento de los modelos. Finalmente, se crea una aplicación web que emplea la
arquitectura con los mejores resultados. Después de analizar las arquitecturas
seleccionadas se obtuvo métricas porcentuales de 97% o más. Sin embargo, las pruebas
revelaron que las métricas de exactitud y precisión alcanzaron porcentajes de 95% y 91%,
respectivamente. En conclusión, Efficientb4_DA logra mejores resultados alcanzando una
exactitud de 95.32%, una precisión de 91.29%, una sensibilidad de 89.84% y una
puntuación F de 90.54%.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo
Grado o título: Ingeniero de Sistemas
Jurado: Chirinos Mundaca, Carlos Alberto; Cachay Sánchez, Lupe del Carmen; Minguillo Rubio, Cesar Augusto
Fecha de registro: 31-may-2023