Detección de cáncer de piel mediante la aplicación de redes neuronales profundas

Abstract

La detección temprana del cáncer de piel es crucial para un tratamiento eficaz y una mayor tasa de supervivencia. Tradicionalmente, los dermatólogos han confiado en su experiencia para identificar lesiones sospechosas. No obstante, con el avance tecnológico, se han desarrollado métodos más precisos y eficientes para el análisis de imágenes, aplicables a la detección de cáncer de piel. Este trabajo de investigación se centra en la creación de un modelo para detectar cáncer de piel en imágenes de lesiones cutáneas, utilizando redes neuronales profundas (CNN) y técnicas complementarias como el transfer learning. Esta técnica aprovecha el conocimiento de modelos de redes neuronales preentrenados en grandes conjuntos de datos generales. Además, se desarrollan redes CNN personalizadas que se entrenan con un conjunto de datos específico y se ajustan iterativamente para mejorar la precisión en la clasificación binaria de las imágenes. Después de múltiples pruebas, se logró establecer un modelo con un nivel de precisión significativo, que fue evaluado mediante diversas métricas de rendimiento para la detección de cáncer de piel.