<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-06-01T11:55:19Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:riuma.uma.es:10630/25873" metadataPrefix="qdc">https://riuma.uma.es/rest/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:riuma.uma.es:10630/25873</identifier><datestamp>2026-02-03T10:23:05Z</datestamp><setSpec>com_10630_1685</setSpec><setSpec>col_10630_38055</setSpec></header><metadata><qdc:qualifieddc xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:qdc="http://dspace.org/qualifieddc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://purl.org/dc/elements/1.1/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dc.xsd http://purl.org/dc/terms/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dcterms.xsd http://dspace.org/qualifieddc/ http://www.ukoln.ac.uk/metadata/dcmi/xmlschema/qualifieddc.xsd">
   <dc:title>Diseño y desarrollo de una aplicación web para alojar algoritmos de reconocimiento de enfermedades dermatológicas</dc:title>
   <dc:creator>Gordillo Sánchez, Pablo</dc:creator>
   <dc:contributor>Domínguez-Merino, Enrique</dc:contributor>
   <dc:contributor>Molina-Cabello, Miguel Ángel</dc:contributor>
   <dc:subject>Páginas web</dc:subject>
   <dc:subject>Piel – Enfermedades</dc:subject>
   <dc:subject>Imágenes, Tratamiento de las</dc:subject>
   <dc:subject>Informática - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
   <dc:subject>Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
   <dcterms:abstract>Los modelos de aprendizaje automático son ampliamente utilizados por la comunidad&#xd;
informática desde hace años para realizar tareas de clasificación de imágenes. Una de sus&#xd;
grandes ventajas frente a otros tipos de algoritmos de clasificación es su capacidad para&#xd;
resolver problemas muy distintos sin cambiar su arquitectura, mediante entrenamientos&#xd;
en los que se procesan miles de imágenes. En el ámbito de las imágenes clínicas, su uso es&#xd;
cada vez más extenso y los resultados más precisos. Poner estos algoritmos a disposición&#xd;
de cualquier persona o profesional médico puede ser muy beneficioso para la población.&#xd;
En este trabajo se ha creado una aplicación web que permite a sus usuarios publicar,&#xd;
entrenar y usar sus propios modelos de deep learning de clasificación de imágenes de una&#xd;
manera sencilla y segura, centrándose en el ámbito de la clasificación de enfermedades&#xd;
dermatológicas. La aplicación pone a disposición de los usuarios datasets de imágenes para&#xd;
que puedan realizar el entrenamiento de sus modelos aunque no tengan el acceso a las&#xd;
propias imágenes que lo componen.&#xd;
Además, se han diseñado una serie de modelos de deep learning para su uso público en la&#xd;
aplicación. Para su diseño se ha realizado un estudio sobre la diferenciación de tumores&#xd;
malignos en la piel, atendiendo a las recomendaciones del ISIC (International Skin Imaging&#xd;
Collaboration) y a los paradigmas del aprendizaje automático.</dcterms:abstract>
   <dcterms:dateAccepted>2023-02-01T12:19:39Z</dcterms:dateAccepted>
   <dcterms:available>2023-02-01T12:19:39Z</dcterms:available>
   <dcterms:created>2023-02-01T12:19:39Z</dcterms:created>
   <dcterms:issued>2022-09</dcterms:issued>
   <dc:type>bachelor thesis</dc:type>
   <dc:identifier>https://hdl.handle.net/10630/25873</dc:identifier>
   <dc:language>spa</dc:language>
   <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
   <dc:rights>open access</dc:rights>
   <dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
</qdc:qualifieddc>
</metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>