Evaluación de variaciones de la red EfficientNet en conjuntos dermatoscópicos
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1337Palabras clave:
Inteligencia Artificial, Informática Médica, Neoplasias CutáneasResumen
Objetivo: Investigar configuraciones pioneras de la red profunda EfficientNet-B2 para clasificar pequeñas bases de datos dermatoscópicas. Método: Un enfoque para (1) preprocesamiento de imágenes, (2) clasificación con ocho configuraciones para ajustar una EfficientNet-B2 previamente entrenada y (3) evaluación de clasificadores con validación cruzada estratificada en tres bases de datos dermatoscópicas. Resultados: Todos los modelos superaron la línea de base. Se encontraron algunas diferencias estadísticas entre ellos. La mejor red alcanzó una precisión promedia de 98,33% en el conjunto público PH2. Conclusión: Algunas configuraciones pioneras de la red profunda fueron competitivas frente a referencias recientes en la clasificación de dermatoscopias.
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