dc.contributor.author | Brugarolas Sánchez Lidón, Alejandro | |
dc.contributor.other | Bueno Crespo, Andrés | |
dc.contributor.other | Arcas Túnez, Francisco | |
dc.date.accessioned | 2021-07-28T08:53:37Z | |
dc.date.available | 2021-07-28T08:53:37Z | |
dc.date.issued | 2021-06 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10952/4999 | |
dc.description.abstract | El objetivo principal de este Trabajo de Fin de grado es la creación de una aplicación que permita a médicos de cabecera y otros trabajadores generales de la salud mejorar sus capacidades en materia de detección de potenciales lesiones en la piel a la vez que se obtienen imágenes y etiquetas para seguir entrenando y mejorar un modelo de inteligencia artificial que sea capaz de ejecutar esas mismas detecciones.
Se pretende crear una aplicación para dispositivos Android que sirva como punto de unión entre el conocimiento de dermatólogos especialistas que creen y compartan imágenes dermatoscópicas con su diagnóstico, y médicos de cabecera que entrenen sus habilidades en materia de detección de posibles lesiones de su piel.
A su vez, todas las imágenes y diagnósticos serán almacenados de forma anonimizada para el posterior entreno de una inteligencia artificial. El sistema también almacenará estadísticas sobre todas las consultas creadas para su estudio y control.
Tanto las imágenes como las estadísticas antes mencionadas serán accesibles desde una web desarrollada también dentro del ámbito de este Trabajo de Fin de Grado.
Con el fin de seguir una metodología basada en iteraciones que permita una buena adaptación al cambio, se utilizará la metodología ágil SCRUM. | es |
dc.language.iso | es | es |
dc.rights | Atribución-NoComercial 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | * |
dc.subject | Melanoma | es |
dc.subject | Aprendizaje Profundo | es |
dc.subject | Android | es |
dc.subject | Web | es |
dc.subject | Inteligencia Artificial | es |
dc.subject | SCRUM | es |
dc.title | Aplicación para la detección temprana de lesiones de piel mediante Inteligencia Artificial | es |
dc.type | bachelorThesis | es |
dc.rights.accessRights | openAccess | es |
dc.description.discipline | Ingeniería, Industria y Construcción | es |