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Título: Aplicación móvil para detección de melanoma con redes neuronales artificiales
Asesor(es): Rodríguez León, Ciro
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.03
Fecha de publicación: 15-feb-2021
Institución: Universidad Internacional de La Rioja
Resumen: La presente investigación realiza el análisis y desarrollo de una aplicación móvil basada en algoritmos de aprendizaje profundo, orientados a la detección de melanoma y otras ocho categorías. Se utilizan diferentes modelos pre entrenados como ResNet50, ResNet101, VGG, InceptionV3 y EfficientNet, realizándose más de 80 experimentos donde se evalúan parámetros como el tamaño de imágenes, transfer learning, balanceo de pesos, optimizador, entre otros. Se usaron las métricas de sensitivity y balanced accuracy para medir los resultados, buscando obtener la menor cantidad de falsos negativos y la exactitud, teniendo en cuenta las clases desbalanceadas del conjunto de datos. Se concluyó que los mejores resultados fueron para el algoritmo ResNet101, las imágenes de mayor tamaño, el optimizador Adam y la función de activación Relu, entre otros resultados, lográndose unos valores de 78% de sensitivity y un balanced accuracy de 88%.
Disciplina académico-profesional: Inteligencia Artificial
Institución que otorga el grado o título: Universidad Internacional de La Rioja. Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología
Grado o título: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Fecha de registro: 28-feb-2022

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