Sistema para la detección precoz de cáncer de piel basado en tratamiento de imágenes

Abstract

El objetivo de este trabajo fin de grado es el estudio de un sistema basado en redes neuronales convolucionales desde un punto de vista práctico. Para ello, se tomará como punto de partida un caso concreto de aplicación: una competición internacional de diagnóstico de melanomas a través de técnicas de procesamiento de imágenes. Se comenzará explicando los conceptos más básicos sobre redes neuronales, profundizando en el caso de las redes neuronales convolucionales. A continuación, se dará una visión general del concurso, explorando las partes en que se divide y los recursos que ofrece, y acabando con un resumen de los mejores aportes que se presentaron a la competición en el año 2017. En el siguiente capítulo, se propondrá un diseño para la tarea de diagnóstico precoz de cáncer de piel. Se utilizará la red convolucional AlexNet, con el fin de estudiar las distintas capas de su arquitectura base para finalmente adaptar la red al objetivo propuesto en el proyecto. En esta etapa se incorporarán algunas de las técnicas más útiles extraídas de la competición. También se resolverán algunos de los problemas que fueron surgiendo durante el desarrollo del diseño. Por último, se realizará un estudio experimental de los distintos parámetros necesarios para configurar el entrenamiento de una red convolucional, poniendo especial interés en la repercusión de estos sobre las etapas de entrenaminto y de test. A partir de este análisis, se obtendrán unas conclusiones que servirán de base para la construcción de una o varias soluciones que proporcionen unos resultados óptimos.