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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorGilberto Alvarado Robleses_ES
dc.creatorCarlos Eugenio Garduño Ramónes_ES
dc.date2023-10-01-
dc.date.accessioned2023-10-18T14:35:52Z-
dc.date.available2023-10-18T14:35:52Z-
dc.date.issued2023-10-01-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9528-
dc.descriptionPara la detección de melanomas, hoy en día se cuentan con herramientas de índole ingenieril que pueden ayudar a detectarlos y, sobre todo, que pueden llegar a estar al alcance de muchas personas. Para ello, se sabe que hoy en día se cuentan con dispositivos móviles que permitan tomar fotos y tener conexión a internet, por lo que se abre un gran panorama de posibilidades. Para poder detectar un melanoma, una vez que se tiene una imagen, es necesario hacer uso de un procesamiento de imágenes y Machine Learning para analizar la imagen y poder clasificar si es un posible caso de melanoma. Sin embargo, cuando se habla de imágenes, hay distintos factores que pueden alterar los resultados; entre ellos, se tienen factores como la iluminación, la cual es difícil de controlar, al igual que la calidad de la imagen con la que se cuenta. El objetivo de este trabajo es crear una aplicación móvil para el sistema operativo Android. Esta aplicación permitirá a los usuarios seleccionar imágenes de una base de datos utilizada en el desafío SIIM-ISIC melanoma classification, el cual es de acceso libre, que comprende casos malignos y benignos. Además, se emplea el algoritmo ganador del desafío denominado "Identifying Melanoma Images using EfficientNet Ensemble." (Ha et al., 2020). En la aplicación, se aplican filtros de mejora a las imágenes seleccionadas antes de enviarlas al servicio de Firebase Storage para posteriormente cargarla en el modelo. Este modelo se ejecuta en la plataforma de Colaboratory. Posteriormente, se obtiene los pesos correspondientes a la imagen y se envía el valor resultante a la aplicación móvil para llevar a cabo la clasificación correspondiente. Una vez realizada la clasificación, en la aplicación se muestra el resultado de la clasificación de la imagen como un posible caso maligno o benigno. Siempre se enfatiza la importancia de que el usuario consulte a un especialista médico lo más pronto posible, independientemente del resultado obtenido, con el fin de salvaguardar su salud y cumplir con los lineamientos establecidos por la Norma Oficial Mexicana NOM-241-SSA1-2021. En el presente trabajo se muestra que hoy en día las herramientas ingenieriles tienes un mayor alcance y que pueden ser utilizadas como alternativas en temas relacionados a la salud, de hecho, se puede utilizar como un método alternativo de diagnóstico en donde se prevé que sea accesible, escalable y reconfigurable. en este caso se utilizar herramientas ingenieriles de hardware y software para poder realizar una clasificación de imágenes para diagnosticar un posible caso de melanoma.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherIngenieríaes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectIngeniería y Tecnologíaes_ES
dc.subjectCiencias Tecnológicases_ES
dc.subjectTecnología Médicaes_ES
dc.titleAplicación móvil para apoyo en detección temprana de melanomaes_ES
dc.typeTesis de licenciaturaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorGARC991008HQTRMR00es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameIngeniería Electromecánicaes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelLicenciaturaes_ES
Aparece en: Ingeniería Electromecánica

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