Identificación preliminar de lesiones cutáneas mediante técnicas de aprendizaje computacional eficientes - Carlos Vicente Niño Rondón; Diego Andrés Castellano Carvajal; Byron Medina Delgado; Sergio Alexander Castro Casadiego; Dinael Guerra Ibarra (Ecomatemático, 2022)
El aprendizaje automático (ML) es uno de los campos de la inteligencia artificial que ofrece algoritmos para predecir a partir de muestras la detección efectiva de lesiones cutáneas causadas por el cáncer de piel. En este trabajo se presenta la identificación preliminar de lesiones cutáneas utilizando algoritmos optimizados para la extracción de características de textura mediante GLCM y aprendizaje basado en características (LightGBM, SVM y HAAR Cascade) como etapa inicial para una herramienta de diagnóstico. El conjunto de imágenes de lesiones cutáneas HAM10000, el lenguaje de programación Python y las bibliotecas basadas en código abierto se utilizan para procesar las imágenes, extraer las características y entrenar los modelos de aprendizaje, determinar el rendimiento y la tasa de aciertos de los modelos. Según los resultados obtenidos, el clasificador LightGBM fue el que requirió el menor tiempo de aprendizaje, un uso reducido de la CPU y una tasa de acierto del 90 %.