Detección de melanomas de piel malignos mediante procesamiento digital de imágenes usando redes neuronales convolucionales (2022)
Este proyecto se propone diseñar una red neuronal para el reconocimiento de melanomas (un tipo de cáncer de piel), mediante el uso de una técnica conocida como redes neuronales convolucionales, mayormente utilizada en visión artificial (una rama de la inteligencia artificial), aplicada en el reconocimiento de patrones sobre lunares en la piel y determinar la existencia de un melanoma maligno, o no, a partir de un dataset limitado. Para esto, la red convolucional diseñada y entrenada para clasificar los melanomas está formada por unas capas de convolución y pooling apiladas entre sí para formar la red propuesta, una “fully connected layer” y un clasificador con 1 o 2 salidas, y es parametrizada con diferentes valores en características como el dropout, el tamaño de los filtros, entre otros, realizando los entrenamientos en 5 diferentes etapas o experimentos. El dataset propuesto para el entrenamiento de la CNN (Convolutional Neural Networks) es la colección pública más grande de imágenes demoscópicas de lesiones en la piel, proveída de manera gratuita por “International Skin Imaging Collaboration (ISIC)”, un esfuerzo por mejorar el diagnóstico de melanomas, patrocinado por la “International Society for Digital Imaging of the Skin (ISDIS)”. El propósito de este proyecto es diseñar una red neuronal convolucional con alto nivel de precisión que ayude a los profesionales en medicina con el diagnóstico de melanomas, en este caso fue posible conseguir una precisión de hasta 87.82% con la red diseñada con mejor rendimiento.