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Título : Desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático basado en inteligencia artificial para la detección de melanomas benignos o malignos
Director(es): Galarraga Hurtado, Juan Fernando
Autor: Quintanilla Viteri, Mateo Jhosue
Quintanilla Viteri, José Luis
Palabras clave : MELANOMA
RED NEURONAL CONVOLUCIONAL
MACHINE LEARNING
CÁNCER DE PIEL
Fecha de publicación : 2024
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Tecnologías de la Información.
Citación : Quintanilla Viteri, Mateo Jhosue y Quintanilla Viteri, José Luis (2024). Desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático basado en inteligencia artificial para la detección de melanomas benignos o malignos. Carrera de Tecnologías de la Información. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí.
Abstract: Durante las últimas décadas el cáncer de piel ha tenido una tasa de crecimiento significativa en todas las partes del mundo sin importar las condiciones que vive cada país. Esta enfermedad se desarrolla con la mutación de las células de la piel las mismas que se multiplican rápidamente como consecuencia de la exposición a los rayos UV en largos periodos de tiempo. A este tipo de cáncer de piel se lo conoce como melanoma, el cual a menudo se presenta como lunares los cuales generalmente son de color marrón oscuro o negro con una estructura uniforme y con una asimetría fuera de lo normal. Sin embargo, según estudias realizado. a tasa de supervivencia es alta si los melanomas son detectados en etapas iniciales, siendo diagnosticados inicialmente por su tamaño, forma y coloración antes de continuar con procesos invasivos. En el presente trabajo de titulación se busca contrarrestar la propagación del melanoma ya sean estos benignos o malignos, con el diagnostico en etapas tempranas mediante un algoritmo desarrollado el cual contará con las funciones necesarias para realizar dicho proceso, dicho algoritmo está basado en el aprendizaje automático mediante inteligencia artificial. La metodología utilizada fue la experimental ya que se necesitó realizar el procesamiento de imágenes de las lesiones cutáneas, estas fueron analizadas a través de técnicas de aprendizaje automático para eliminar el ruido de los mismos. Lo que implica desarrollar un algoritmo que indique un diagnóstico analizando las imágenes correspondientes a los lunares precargados.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/38040
Aparece en las colecciones: Tesis - Carrera de Tecnologías de la Información

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