Clasificación de lesiones dermatológicas usando redes neuronales convolucionales, métodos ensemble y servicio web / María Ximena Rodríguez Borda, Arturo Polanco Lozano; Director Juan Antonio Castro Silva
By: Rodríguez Borda, María Ximena [autor]
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Contributor(s): Polanco Lozano, Arturo [autor] | Castro Silva, Juan Antonio [Director].
Neiva: Universidad Surcolombiana, 2021Description: 1 CD-ROM (255 páginas); diagramas, tablas o cuadros; 12 cm.Content type: texto Media type: computadora Carrier type: disco de la computadoraSubject(s): Ingeniería Software -- Redes neuronales | Sistemas de Información -- Lesiones de piel - DermatologíaDDC classification: Th IS 09 | Item type | Current location | Collection | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
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e-Tesis
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Biblioteca Central | Tesis y Trabajos de Grado | Th IS 09 (Browse shelf) | Ej.1 | Available | 900000023138 | ||
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e-Tesis
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Biblioteca Central | Tesis y Trabajos de Grado | Th IS 09 (Browse shelf) | Ej.2 | Available | 900000023139 |
Tesis Ingeniero del Software Universidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería. Ingeniería del Software 2021
Introducción -- Antecedentes y justificación -- Formulación del problema -- Objetivos -- Alcance y limitaciones -- Marco teórico, investigación técnica modelo de clasificación, investigación técnica Ingeniería de Software, investigación médica de las lesiones de piel -- Metodología, metodología modelo de clasificación, metodología ingeniería de software -- Secuencia y actividades que se desarrollarán, modelo de clasificación, ingeniería de software -- Cronograma -- Análisis y diseño, análisis, diseño -- Implementación modelo de clasificación -- Resultados, creación modelo de redes neuronales convolucionales, ingeniería de software, pruebas, despliegue -- Conclusiones y recomendaciones
"El proyecto consiste en desarrollar un sistema de información web y móvil que permita clasificar diferentes lesiones de la piel, entre las que se encuentran: Melanoma, Carcinoma de Células Basales, Queratosis Benigna y Melanocito Nevi. Estas lesiones representan distintos riesgos para los pacientes, por lo tanto, es importante ayudar a diagnosticar las que pueden llegar a comprometer la vida de los pacientes o tranquilizarlos si no representan peligro. Gracias a la competencia SIIM-ISIC Melanoma Classification Challenge, se cuenta con un conjunto de datos que contiene imágenes distribuidas públicamente, además de los modelos de predicción ganadores de cada uno de los años. Se implementa un sistema de diagnóstico asistido por computador (CADx) usando un servicio web desarrollado con la librería FastAPI, que está alojado en la nube de Google Cloud Platform. Como producto final tenemos una aplicación web y móvil desarrollada en el framework React Native que permite la comunicación e interacción del cliente con el servicio web."
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