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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorBenítez Centurión, Sofia Araceli-
dc.contributor.authorPortillo Anzoategui, Aida Estefany-
dc.contributor.authorBobadilla, Gabriela-
dc.contributor.authorAyoroa, Rene-
dc.date.accessioned2026-04-13T15:59:15Z-
dc.date.available2026-04-13T15:59:15Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttp://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1347-
dc.description.abstractEl presente Trabajo Final de Grado aborda el problema de la detección temprana de lesiones cutáneas, especialmente melanomas, una forma agresiva de cáncer de piel donde la identificación precoz es crucial para el éxito del tratamiento. El objetivo principal de esta investigación fue desarrollar un sistema automatizado capaz de identificar lesiones cutáneas mediante el análisis de imágenes médicas, buscando optimizar la precisión y rapidez del diagnóstico. La metodología empleada incluyó el diseño de un modelo de aprendizaje profundo especializado en el reconocimiento de patrones característicos en imágenes, el cual fue entrenado y validado con una base de datos desglosada y la colaboración de dos expertos médicos. Los resultados obtenidos durante el entrenamiento alcanzaron una precisión del 98 %, un recall del 96% y un F1-Score promedio del 98% en la identificación de melanomas.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherFacultad Politécnica, Universidad Nacional del Estees_ES
dc.subjectReconocimiento de Imágeneses_ES
dc.subjectAprendizaje Profundoes_ES
dc.subjectDetección de Melanomases_ES
dc.titleDetección de lesiones en la piel con el Aprendizaje Profundo.es_ES
dc.typeThesises_ES
Aparece en las colecciones: 2024-2026

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