Análisis e implementación de herramientas inteligentes para la detección de cáncer en imágenes médicas
Autor/es: Volman Stern, Mariel Denise;
Director/a: Vidal, Pablo Javier
Tipo de tesis: Tesina de grado
Título al que opta: Licenciado/a en Ciencias de la Computación
Carrera / Programa: Licenciatura en Ciencias de la Computación
Unidad Académica / Dependencia: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería
Institución otorgante: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería
Año de realización / defensa: 2023
Cantidad de páginas: 81 p.
Idioma: Español
Resumen en Español / Español:
En el presente trabajo, se presenta un sistema de detección de cáncer de colon utilizando un algoritmo basado en la arquitectura de una Red Neuronal Profunda (DNN, Deep Neural Network). En particular, se utiliza la versión 8 de la red neuronal You Only Look Once (YOLO). Se evalúa el rendimiento de este algoritmo a partir de diferentes conjuntos de bases de datos de imágenes de colonoscopias para entrenar y probar el rendimiento del sistema. Los resultados muestran que el modelo seleccionado es capaz de detectar con precisión la presencia de pólipos y es significativamente más rápido que otros modelos de la literatura. Por otro lado, el sistema de detección de cáncer de colon permite visualizar la identificación producida por la red neuronal, resultando una herramienta valiosa como sistema auxiliar para ayudar a los médicos a tomar decisiones sobre el diagnóstico y tratamiento de la enfermedad.
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