Clasificación de tumores en mamografías utilizando redes neuronales convoluciones

"En este trabajo se propone diseñar y comparar distintas arquitecturas de redes neuronales convolucionales que puedan clasificar lesiones en las mamografías. El objetivo del trabajo es generar modelos robustos que clasiquen a las lesiones en la mama tanto por su tipo (calcificación o masa) como...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Mondino, Carolina
Otros Autores: Tajerian, Matías Nazareth
Formato: Proyecto final de Grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Acceso en línea:http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/3751
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Descripción
Sumario:"En este trabajo se propone diseñar y comparar distintas arquitecturas de redes neuronales convolucionales que puedan clasificar lesiones en las mamografías. El objetivo del trabajo es generar modelos robustos que clasiquen a las lesiones en la mama tanto por su tipo (calcificación o masa) como por su severidad (benigna o maligna)."