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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| 第一著者: | |
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| その他の著者: | |
| 言語: | spa |
| 出版事項: |
Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ciencias.
2022
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| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | https://hdl.handle.net/20.500.12930/9096 |
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| 要約: | 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. |
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