Sistema de detección y clasificación de melanomas a través de imágenes

Mora Aguilera, Daniel (2021). Sistema de detección y clasificación de melanomas a través de imágenes. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Sistema de detección y clasificación de melanomas a través de imágenes
Author/s:
  • Mora Aguilera, Daniel
Contributor/s:
  • García Remesal, Miguel
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: January 2021
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Este trabajo tiene como objetivo implementar y testear un sistema de detección de melanomas a través de imágenes. El lenguaje de programación elegido para la implementación del sistema es Python y su desarrollo se ha dividido en dos partes. En primer lugar, se ha extraído información de más de 2.000 imágenes con el apoyo de la librería OpenCV. Después, se ha procedido al almacenamiento de esta información extraída para llegar, en segundo lugar, al entrenamiento y a la evaluación de un modelo de Machine Learning basado en redes neuronales y se han comparado los resultados obtenidos con el estudio de referencia “Deep neural networks are superior to dermatologists in melanoma image classification”.---ABSTRACT---This work aims to implement and test a melanoma detection system through images. The programming language chose for the implementation of the system is Python and its development has been divided into two parts. First of all, information has been extracted from more than 2,000 images with the support of the OpenCV library. Then, this extracted information has been stores to arrive, secondly, to the training and evaluation of a Machine Learning model based on neural networks. The results obtained have been compared with the reference study “Deep neural networks are superior to dermatologists in melanoma image classification”.

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Item ID: 66290
DC Identifier: https://oa.upm.es/66290/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:66290
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 08 Mar 2021 07:40
Last Modified: 08 Mar 2021 07:40
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