Proyecto integrador: Detección de Melanoma Mediante una Red Neuronal Convolucional Entrenada con Imágenes
Maestría en Ciencias de Datos
Universidad de Sonora
Propedeutico: Álgebra lineal y optimización
Autores:
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Maestra en Ciencias Matemáticas Estephania Pivac Alcaraz
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Licenciado en Neurociencias José Carlos Barreras Maldonado
La problemática abordada en el presente proyecto consiste en la necesidad de desarrollar y entrenar una red neuronal convolucional utilizando el modelo VGG16 para la detección de melanoma en imágenes de piel. El objetivo es mejorar el diagnóstico temprano de esta forma agresiva de cáncer de piel, que presenta desafíos debido a la variabilidad en la apariencia de las lesiones y la similitud visual con lesiones benignas. La implementación exitosa de esta herramienta automatizada contribuiría a mejorar la precisión del diagnóstico, facilitar la detección temprana y aumentar la accesibilidad a servicios de detección de melanoma, lo que impactaría positivamente en las tasas de supervivencia y la calidad de vida de los pacientes.
En el presente proyecto se entrena una red neuronal convolucional utilizando el modelo VGG16 con imágenes de melanoma y no-melanoma, con el fin de desarrollar un sistema de detección y clasificación automática de lesiones de melanoma.