(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Herrera Del Aguila, Henry Miguel; Herrera Quispe, José Alfredo
Optimiza el desempeño en la clasificación de imágenes dermatoscópicas
en 7 tipos de lesiones mediante el uso de redes neuronales convolucionales profundas
con transfer learning, congelamiento de capa óptima y ensamblado.
La visión computacional y las redes neuronales convolucionales profundas han tenido
un impacto significativo en la actividad médica, siendo utilizadas para el diagnóstico
de enfermedades mediante imágenes y detección de patrones.
Los resultados del estudio demuestran
una mejora en el desempeño de la clasificación del diagnóstico al aplicar un
método novedoso de congelamiento mediante búsqueda binaria mejorando su exactitud
hasta un 3.18 %. Además, se compara este enfoque con la propuesta de Nagae, que
utiliza algoritmos genéticos para el congelamiento de capas, obteniendo en algunos
casos una mejora de hasta un 2.65% en exactitud. Posteriormente, se aplican diversos
métodos de ensamblado para mejorar hasta un 4.69% en exactitud.
