Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1347Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Benítez Centurión, Sofia Araceli | - |
| dc.contributor.author | Portillo Anzoategui, Aida Estefany | - |
| dc.contributor.author | Bobadilla, Gabriela | - |
| dc.contributor.author | Ayoroa, Rene | - |
| dc.date.accessioned | 2026-04-13T15:59:15Z | - |
| dc.date.available | 2026-04-13T15:59:15Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.uri | http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1347 | - |
| dc.description.abstract | El 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.iso | es | es_ES |
| dc.publisher | Facultad Politécnica, Universidad Nacional del Este | es_ES |
| dc.subject | Reconocimiento de Imágenes | es_ES |
| dc.subject | Aprendizaje Profundo | es_ES |
| dc.subject | Detección de Melanomas | es_ES |
| dc.title | Detección de lesiones en la piel con el Aprendizaje Profundo. | es_ES |
| dc.type | Thesis | es_ES |
| Aparece en las colecciones: | 2024-2026 | |
Ficheros en este ítem:
No hay ficheros asociados a este ítem.
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.
