%0 Journal Article 
%A Fergusson Meyer, Brian Nicolás
%A Lanete Bravo, Nicolás Mario
%T Aplicación móvil para la detección automática de melanomas


%U http://hdl.handle.net/10584/9112
%X El melanoma es un tipo de cáncer de piel, de los más comunes y la cual
presenta una importante tasa de mortalidad, que es producido por un desorden celular de
las células encargadas de la pigmentación de la piel. La detección temprana de este tipo de
anomalía permite contar con mayores posibilidades de un tratamiento efectivo.
Habitualmente este tumor suele aparecer en la piel y es detectado a partir de una
dermatoscopia, basada en una regla denominada ABCDE, siendo una técnica no tan
precisa para hacer una detección temprana de este cáncer.
Se pensó en desarrollar un prototipo de una aplicación móvil en Android, la cual se basa
en técnicas de inteligencia computacional que determina mediante imágenes si una lesión
en la piel es benigno o melanoma. Se implementó clasificadores de imágenes basado en
convolutional neural networks (CNNs) para la detección de lesiones. Esto es posible a las
grandes bases de datos sobre imágenes que existen actualmente, las cuales nos permiten
entrenar un modelo para que clasifique las imágenes tomadas dentro de los dos tipos de
tumor ya mencionados. La base de datos que se cree con las imágenes suministradas por
los médicos servirá posteriormente para entrenar más modelos y mejorarlos aplicando
diferentes técnicas como Data augmentation. Además, con las numerosas herramientas
son las que se disponen actualmente podemos guardar datos en una instancia de manera
económica, teniendo así un historial del paciente que puede ser de ayuda en futuras
consultas para su médico. La aplicación cuenta con una interfaz que es amigable con el
usuario, es decir, intuitiva para que cualquier persona sin tener que saber mucho de
tecnología pueda acceder a esta de manera fácil y rápida. Así creando una aplicación
móvil capaz de convertirse en una gran herramienta para la salud.

%K Melanomas
%K Detección
%K App Móvil
%~ GOEDOC, SUB GOETTINGEN