Clasificador de tumores cerebrales primarios basado en redes neuronales convolucionales (2022)
El siguiente documento presenta el desarrollo de un modelo basado en redes neuronales convolucionales para la clasificación por imágenes de tumores cerebrales primarios (glioma, meningioma e hipófisis) y pacientes sanos (no tumorales). Para ello se establece un conjunto de experimentos donde se evalúan diferentes hiperparámetros, comparando su desempeño en base a índices de desempeño, con el fin de seleccionar un modelo útil. Finalmente, se presenta una arquitectura CNN con una precisión global del 98,25% para cuatro clases.