TY - JOUR 
A1 - García Aparicio, María Jesús
T1 - Investigación y desarrollo de un método de detección y clasificación de lesiones de piel

Y1 - 2021
UR - http://hdl.handle.net/10317/9718
AB - [ENG]The aim of the final project is to develop a method for the detection and classification of skin moles.
The written work of the bachelor's project consists of an introduction, in which the reader is
introduced to the problems to be solved, an analysis of the latest literature, which provides
information on similar solutions. The project pays great attention to the mathematical substantiation
of the proposed method, which explains the principles of digital image segmentation and the
classification of moles using the ABCD rule. The section of the proposed method details the method
of skin mole detection and classification, which consists of three main steps, i.e. 1) segmentation of
skin moles using UNet deep neural network, 2) extraction of marks from segmented images, and 3)
classification of skin moles. The experimental research section of the bachelor's final project presents
the results of the accuracy of the proposed skin mole detection and classification algorithm. At the
end of the project, the obtained conclusions and the list of used literature are presented.Keywords:Computer Vision, skin lesion classification, melanoma, U-net[SPA]El objetivo del proyecto final es desarrollar un método para la detección y clasificación de lunares
cutáneos. El presente trabajo fin de grado consta de una introducción, en la que se presenta al lector
los problemas a resolver, un análisis de la última literatura, que aporta información sobre soluciones
similares. El proyecto presta gran atención a la fundamentación matemática del método propuesto,
que explica los principios de la segmentación de imágenes digitales y la clasificación de lunares
utilizando la regla ABCD. La sección del método propuesto detalla el método de detección y
clasificación de lunares cutáneos, que consta de tres pasos principales 1) segmentación de lunares
cutáneos utilizando la red neuronal profunda UNet, 2) extracción de marcas de imágenes segmentadas
y 3) clasificación de lunares cutáneos. La sección de investigación experimental del trabajo fin de
grado presenta los resultados de la precisión del algoritmo de clasificación y detección de lunares
cutáneos propuesto. Al final del proyecto se presentan las conclusiones obtenidas y el listado de
literatura utilizada. Palabras Clave: Visión artificial, clasificación de lesiones cutáneas, melanoma, U-net
KW - Inteligencia artificial
KW - Artificial intelligence
KW - Ingeniería de Sistemas y Automática
KW - 3311 Tecnología de la Instrumentación
LA - eng
ER -