Modelo de clasificación de imágenes para la detección de adenocarcinoma de colon

Abstract

El cáncer colorrectal es una enfermedad común y mortal a nivel mundial. El uso de tecnologías como la visión por computadora ayuda a reducir el tiempo de diagnóstico y los costos de tratamiento, mejorando la probabilidad de supervivencia del paciente, Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo de inteligencia artificial basado en redes neuronales para la detección de adenocarcinoma de colon mediante el análisis de imágenes médicas. Para tal finalidad, Se utilizarán herramientas y tecnologías de visión por computadora y machine learning, trabajando con datos médicos reales. Los resultados de este proyecto muestran, después de haber utilizado y probado los modelos DenseNet-121, EfficientNet_B0, GoogleNet, RegNet-y_002, Resnet-34, ResNet-50 y VGG-16, que el mejor en términos de tiempo de entrenamiento fue ResNet-50 y en términos de Accuracy y F1 fue DenseNet-121.