Resumen de Detección de criterios dermatoscópicos del carcinoma basocelular mediante aprendizaje profundo
M. Lazo, Begoña Acha Piñero, T. Toledo, A. Serrano, R. Barros, C. Serrano
En este artículo se presenta un sistema de ayuda al diagnóstico que permite dar soporte a la decisión con una clasificación de lesiones de piel por medio del uso de imágenes de dermatoscopia en color. En este caso se trabaja para ayudar a detectar el carcinoma basocelular (BCC, Basal Cell Carcinoma) con el uso de procesamiento de imágenes y redes neuronales convolucionales. Para ello se detectan automáticamente los patrones dermatoscópicos, que los dermatólogos emplean para la discriminación del BCC. Como entradas a la red neuronal profunda (VGG16) se combinan las imágenes originales con imágenes preprocesadas mediante un análisis del color. Se obtienen precisiones entre 0.62 y 0.83, dependiendo del patrón detectado.
