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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Gilberto Alvarado Robles es_ES
dc.creator Carlos Eugenio Garduño Ramón es_ES
dc.date 2023-10-01
dc.date.accessioned 2023-10-18T14:35:52Z
dc.date.available 2023-10-18T14:35:52Z
dc.date.issued 2023-10-01
dc.identifier.uri https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9528
dc.description Para 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.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Ingeniería es_ES
dc.relation.requires No es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Ingeniería y Tecnología es_ES
dc.subject Ciencias Tecnológicas es_ES
dc.subject Tecnología Médica es_ES
dc.title Aplicación móvil para apoyo en detección temprana de melanoma es_ES
dc.type Tesis de licenciatura es_ES
dc.creator.tid curp es_ES
dc.creator.identificador GARC991008HQTRMR00 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Ingeniería Electromecánica es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Licenciatura es_ES


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Nombre: IGLIN-250624.pdf
Tamaño: 2.450Mb
Formato: PDF
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