Detección y clasificación de enfermedades a partir de imágenes médicas por medio de redes neuronales

Abstract

El trabajo consiste en poner a prueba y analizar distintas arquitecturas de redes neuronales de vanguardia que sean capaces de detectar, segmentar y clasificar distintas enfermedades como pueden ser los tumores cerebrales, o el cáncer de riñón. Una vez analizadas y comparadas, la idea es obtener qué arquitectura neuronal ofrece mayores prestaciones computacionales, mientras mantiene una precisión confidente en la identificación y clasificación de tumores. Se plantea este proyecto para proporcionar una solución a la detección de tumores de manera óptima y rápida, ya que es primordial la detección temprana para poder incrementar la esperanza de vida del paciente. Sin embargo, el enfoque fundamental será centralizar la toma de decisión de múltiples enfermedades de distintas regiones que no estén correlacionadas, como podría ser el de riñón y el de pulmón, y capacitar al modelo la toma de decisiones inteligentes. En definitiva, el objetivo es aportar un sistema robusto y eficiente en la detección y clasificación de enfermedades médicas, contribuyendo a la investigación en la lucha contra el cáncer.

The aim of this work is to put into practice and analyse different architectures of neural networks at leading edge of technology which they can detect, segment, and classify different kinds of diseases such as brain or kidney tumour. Once they are analysed and compared, the aim is obtaining which architecture gets the best performance while keeps a trustful accuracy. This project is proposed to provide a solution at the optimal and rapid tumour detection, since the early tumour detection is essential to be able to increase the life expectancy. However, the fundamental approach will be to centralize decision making for multiple diseases from different regions that are not correlated, such as kidney and lung, and to enable the model to make intelligent decisions. In short, the aim is to bring a robust and efficient system at the detection and classification of medical diseases, contributing to the research against the cancer.