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   <ow:Publication rdf:about="oai:riuma.uma.es:10630/25873">
      <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>
      <dc:description>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.</dc:description>
      <dc:date>2023-02-01T12:19:39Z</dc:date>
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      <dc:date>2022-09</dc:date>
      <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>
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