Detección de Melanoma en Imágenes de Lesiones Cutáneas usando Visión por Computadora y Aprendizaje Profundo

Autores/as

  • Abraham Altuve Mouthon Universidad del Sinú
  • Elías Colón Muñoz Universidad del Sinú
  • Asael De la Rosa Sampayo Corporación Universitaria Rafael Núñez
  • Luis Murillo Fernández Universidad del Sinú
  • Luis Blanquicett Benavides Corporación Universitaria Rafael Núñez
  • Eugenia Arrieta Universidad del Sinú
  • Edward Núñez Valdés Universidad de Oviedo

DOI:

https://doi.org/10.17981/cesta.04.01.2023.05

Palabras clave:

Deep learning, lesiones cutáneas, melanoma, procesamiento de imágenes, redes neuronales convolucionales

Resumen

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.

Método: 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.

    

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Publicado

2023-07-13

Cómo citar

Altuve Mouthon, A., Colón Muñoz, E., De la Rosa Sampayo, A., Murillo Fernández, L. ., Blanquicett Benavides, L., Arrieta, E., & Núñez Valdés, E. (2023). Detección de Melanoma en Imágenes de Lesiones Cutáneas usando Visión por Computadora y Aprendizaje Profundo. Journal of Computer and Electronic Science, Theory and Applications, 4(1). https://doi.org/10.17981/cesta.04.01.2023.05

Número

Vol. 4 Núm. 1 (2023)

Sección

Artículos

Licencia

Derechos de autor 2023 Abraham Altuve Mouthon, Elías Colón Muñoz, Asael De la Rosa Sampayo, Luis Murillo Fernández, Luis Blanquicett Benavides, Eugenia Arrieta, Edward Núñez Valdés

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