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

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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Bibliografske podrobnosti
Glavni avtor: Molina Molina, Edgar Omar
Drugi avtorji: Solorza Calderón, Selene
Jezik:spa
Izdano: Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ciencias. 2022
Teme:
Ciencias||Tesis
Q325.73 M65 2021
Online dostop:https://hdl.handle.net/20.500.12930/9096
Oznake: Označite
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spelling repositorioinstitucional-20.500.12930-90962023-05-14T18:14:17Z Diagnostico asistido por computadora para la clasificación de lesiones de la piel en imágenes dermatoscópicas Molina Molina, Edgar Omar Solorza Calderón, Selene Ciencias||Tesis Q325.73 M65 2021 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. 2022-07-13T04:46:30Z 2022-07-13T04:46:30Z 2021 https://hdl.handle.net/20.500.12930/9096 spa https://drive.google.com/file/d/1X_zICyAMIx96aisJXEhUXssHbeQxWJAV/view?usp=sharing openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4 i88 p. : il. pdf application/pdf Ensenada, Baja California. Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ciencias.
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Q325.73 M65 2021
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Molina Molina, Edgar Omar
Diagnostico asistido por computadora para la clasificación de lesiones de la piel en imágenes dermatoscópicas
description 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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