Ítem


Early detection of Melanoma using Artificial Intelligence

Aquest projecte se centra en l’aplicació de tècniques d’intel·ligència artificial, especialment l’aprenentatge profund, per a la detecció precoç del melanoma a partir d’imatges de lesions cutànies (crops) obtingudes amb escàners corporals 3D. S’ha desenvolupat un model basat en xarxes neuronals convolucionals (CNN), utilitzant la biblioteca PyTorch i el model EfficientNetB3, entrenat amb dades dels projectes iToBoS i ISIC 2024. Per fer front al desequilibri de les dades, s’han aplicat tècniques d’augment de dades i mostreig. També s’ha explorat la incorporació de metadades clíniques, tot i que els resultats han mostrat una millora limitada. El model final ha assolit una AUC de 0,91 i una sensibilitat del 84 %, destacant el potencial de la IA per millorar el diagnòstic precoç del càncer de pell. El projecte conclou que els models basats exclusivament en imatges són més fiables i proposa com a millora futura la combinació de CNN amb tècniques com LightGBM per integrar dades tabulars i visuals.

3

Director: Garcia Campos, Rafael
Altres contribucions: Universitat de Girona. Escola Politècnica Superior
Autor: González González, Iván
Data: setembre 2024
Resum: Aquest projecte se centra en l’aplicació de tècniques d’intel·ligència artificial, especialment l’aprenentatge profund, per a la detecció precoç del melanoma a partir d’imatges de lesions cutànies (crops) obtingudes amb escàners corporals 3D. S’ha desenvolupat un model basat en xarxes neuronals convolucionals (CNN), utilitzant la biblioteca PyTorch i el model EfficientNetB3, entrenat amb dades dels projectes iToBoS i ISIC 2024. Per fer front al desequilibri de les dades, s’han aplicat tècniques d’augment de dades i mostreig. També s’ha explorat la incorporació de metadades clíniques, tot i que els resultats han mostrat una millora limitada. El model final ha assolit una AUC de 0,91 i una sensibilitat del 84 %, destacant el potencial de la IA per millorar el diagnòstic precoç del càncer de pell. El projecte conclou que els models basats exclusivament en imatges són més fiables i proposa com a millora futura la combinació de CNN amb tècniques com LightGBM per integrar dades tabulars i visuals.
3
Format: application/pdf
Cita: 26560
Accés al document: http://hdl.handle.net/10256/26879
Llenguatge: cat
Drets: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
URI Drets: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Matèria: Melanoma -- Diagnòstic
Melanoma -- Diagnosis
Càncer de pell -- Detecció precoç
Skin cancer -- Early detection
Intel·ligència artificial -- Aplicacions a la medicina
Artificial intelligence -- Medical applications
Aprenentatge automàtic -- Aplicacions a la medicina
Machine learning -- Medical applications
Neural networks (Computer science)
Xarxes neuronals (Informàtica)
Convolutional neural network
Xarxes neuronals convolucionals (Informàtica)
Imatgeria mèdica
Imaging systems in medicine
Imatgeria per al diagnòstic
Diagnostic imaging
Títol: Early detection of Melanoma using Artificial Intelligence
Tipus: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Repositori: DUGiDocs

Matèries

Autors