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http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/9564
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
dc.contributor.author | Gustavo Rafael Guzman Loreto | es_MX |
dc.contributor.author | Andrea Zoé Pérez Diosdado | es_MX |
dc.creator | Esther Durán Reyes | es_MX |
dc.date.accessioned | 2023-09-29T19:03:30Z | - |
dc.date.available | 2023-09-29T19:03:30Z | - |
dc.date.issued | 2023-08-09 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/9564 | - |
dc.description.abstract | Durante los últimos 15 años, un número creciente de técnicas referentes a imágenes digitales ha sido introducido en la práctica médica. Uno de los métodos de aprendizaje automático más utilizado en la actualidad son las redes neuronales. La detección temprana del melanoma es esencial para un tratamiento exitoso. Algunos signos de advertencia del melanoma incluyen un cambio en el tamaño, forma o color de un lunar existente, la aparición de un nuevo lunar que parece diferente de los demás, picazón, sangrado o ulceración de una lesión cutánea, y la propagación del pigmento desde el borde de una lesión hacia la piel circundante. En el presente trabajo se presentan resultados de la clasificación de imágenes médicas, específicamente con presencia de cáncer de piel, utilizando aprendizaje automático e inteligencia artificial. Se utilizaron dos bases de datos para llevar a cabo la clasificación de las imágenes, ambas bases de datos contienen imágenes dermatológicas y se encuentran disponibles de manera gratuita en internet, lo cual facilita la comparación de resultados entre distintos autores. Para los experimentos se utilizó una red neuronal la cual permite obtener resultados competitivos. | es_MX |
dc.language.iso | spa | es_MX |
dc.publisher | Universidad de Guanajuato | es_MX |
dc.relation | https://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/4038 | es_MX |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
dc.source | Jóvenes en la Ciencia: Veranos de la Ciencia XXVIII Vol. 21 (2023) | es_MX |
dc.title | Aplicación de la inteligencia artificial en la clasificación automática de imágenes médicas | es_MX |
dc.title.alternative | Application of artificial intelligence in the automatic classification of medical images | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_MX |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/1 | es_MX |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/12 | es_MX |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/1203 | es_MX |
dc.subject.keywords | Clasificación Automática de Imágenes | es_MX |
dc.subject.keywords | Redes Neuronales | es_MX |
dc.subject.keywords | Clasificación de Imágenes Médicas | es_MX |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_MX |
dc.creator.two | Arturo Torres Calderon | es_MX |
dc.creator.three | Leonardo González Guzman | es_MX |
dc.creator.four | Haydee Preciado Trujillo | es_MX |
dc.creator.five | RAFAEL GUZMAN CABRERA | es_MX |
dc.creator.idfive | info:eu-repo/dai/mx/cvu/88306 | es_MX |
Aparece en las colecciones: | Revista Jóvenes en la Ciencia |
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Archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
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127Aplicación de la inteligencia artificial en la clasificación automática de imágenes médicas.pdf | 1.51 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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