Diagnostico asistido por computadora para la clasificación de lesiones de la piel en imágenes dermatoscópicas

En este trabajo de tesis se presenta una metodolog´ıa h´ıbrida que combina nueve caracter´ısticas extra´ıdas con descriptores fractales de piramides de base cuadrada con las ´ mil caracter´ısticas obtenidas de la red neuronal convolucional DenseNet-201. Esto se hace para mantener las metricas de ef...

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গ্রন্থ-পঞ্জীর বিবরন
প্রধান লেখক: Molina Molina, Edgar Omar
অন্যান্য লেখক: Solorza Calderón, Selene
ভাষা:spa
প্রকাশিত: Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ciencias. 2022
বিষয়গুলি:
অনলাইন ব্যবহার করুন:https://hdl.handle.net/20.500.12930/9096
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বিবরন
সংক্ষিপ্ত:En este trabajo de tesis se presenta una metodolog´ıa h´ıbrida que combina nueve caracter´ısticas extra´ıdas con descriptores fractales de piramides de base cuadrada con las ´ mil caracter´ısticas obtenidas de la red neuronal convolucional DenseNet-201. Esto se hace para mantener las metricas de efectividad ya que gracias al vertiginoso avance de la ´ tecnolog´ıa y la efectividad demostrada, en los ultimos a ´ nos, las redes neuronales convo-lucionales han tenido un repunte en diferentes campos de aplicacion. Así que, el objetivo de la metodología que se presenta en esta tesis es clasificar imagenes dermatoscópicas a color de lesiones de la piel. Un factor muy importante a considerar al trabajar con este tipo de bases de datos, es el desbalance de elementos por clase (el numero de imágenes por clases es distinto). Para esto, se utilizo un ensamblado de tres clasificadores: KNN, ´ SVM lineal y SVM gaussiano.