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Modelo de predicción de detección de melanomas a partir de características en imágenes de lesiones cutáneas

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dc.rights.license Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) * Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.contributor.author Altuve Mouthon, Abraham David
dc.contributor.author Colón Muñoz, Elías Enrique
dc.coverage.spatial Cartagena de Indias D. T. y C. (Bolívar)
dc.date.accessioned 2022-03-08T20:17:35Z
dc.date.available 2022-03-08T20:17:35Z
dc.date.issued 2021-12-15
dc.identifier.uri http://repositorio.unisinucartagena.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/459
dc.description Desarrollar un modelo de predicción para detección de melanomas a partir de características en imágenes de lesiones cutáneas en Colombia utilizando técnicas de deep learning. es
dc.description.abstract En este documento se presenta un proyecto de investigación en el área de Inteligencia Artificial, en el cual se desarrolla un modelo de Deep Learning para el aprendizaje automático del mismo, la función de este es la detección de melanoma por medio del análisis de imágenes. La problemática para tratar en este trabajo es la detección de melanoma, el cual es uno de los distintos cánceres de piel que existen, el cual cuenta con una gran tasa de mortalidad a pesar de su bajo índice. Este trabajo se encuentra organizado en 3 capítulos, iniciando con el capítulo de diseño metodológico, en el cual se encuentra definido el problema, la justificación, el alcance y la formulación del problema, además, se definen los objetivos tanto general como específicos, también se encuentra definido el marco de referencia, formado por marco teórico, marco conceptual y marco legal y por último las consideraciones éticas dando a conocer las leyes que rigen esta investigación y se explican los conceptos básicos utilizados en esta investigación. En el segundo capítulo se encuentra la construcción del conjunto de datos en el cual se explican los datos que se utilizaran dentro del modelo y, además, en el cual se explica el desarrollo del modelo utilizando técnicas de Deep Learning, en él también se encuentra el proceso realizado para el entrenamiento del modelo. Por último, se encuentran los resultados obtenidos por parte del modelo. es
dc.format Aplicattion/PDF
dc.format.extent 50 páginas
dc.language.iso es es
dc.publisher Universidad del Sinú, seccional Cartagena es
dc.rights El autor, manifiesta que la obra objeto de la presenta autorización es original y la realizo sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto, la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARAGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, el autor, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la universidad del Sinu, seccional Cartagena actúa como un tercero de buena fe. El autor, autoriza a la Universidad del Sinu, seccional Cartagena, para que los términos establecidos en la Ley 1581 de 2012 en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993 y toda normal sobre la materia, utilice y use la obra objeto de la presente autorización. EL autor declara y autoriza lo dispuesto en el Articulo 10 del Decreto 1377 de 2013 a proceder con el tratamiento de los datos personales para fines académicos, históricos, estadísticos y administrativos de la Universidad del Sinu, seccional Cartagena. De conformidad con lo establecido, aclaramos que “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables.
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subject Predicción es
dc.subject Melanomas es
dc.subject Lesiones cutáneas es
dc.title Modelo de predicción de detección de melanomas a partir de características en imágenes de lesiones cutáneas es
dc.type Thesis es
dcterms.contributor Murillo Fernández, Luis Fernando


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Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) * Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO) Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) * Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)

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