Modelo de Red Neuronal Convolucional para la Detección de Carcinoma Basocelular
DOI:
https://doi.org/10.15381/risi.v16i2.25773Palabras clave:
Redes neuronales, carcinoma basocelular, machine learningResumen
El Carcinoma Basocelular (CBC) es el tipo más común de cáncer de piel, representando aproximadamente el 80% de todos los casos. La detección temprana y precisa de CBC es fundamental para un tratamiento efectivo y la prevención de complicaciones graves. En este trabajo, se presenta un modelo CNN (Convolutional Neural Networks) para la detección y clasificación de Carcinoma Basocelular a partir de casos dermatoscópicos. Para la creacion del modelo propuesto, se utilizó el dataset HAM10000, el cual contempla un conjunto imágenes de lesiones dermatológicas. Se realizaron experimentos exhaustivos para evaluar la precisión del modelo, al igual que se hizo una comparación con los modelos GRU y LSTM. Los resultados obtenidos señalan una precisión del 93.5%, demostrando que el modelo planteado tiene la capacidad de identificar y diferenciar de manera efectiva lesiones benignas y malignas de carcinoma basocelular.
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Derechos de autor 2023 Rolando Jesus Zafra Moran, Nicole Gabriela Tumi Alarcón, Edgar Fernando López Loaiza, Pedro Martin Lezama Gonzales
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