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Clasificación de imágenes médicas con dispositivos móviles utilizando redes neuronales convolucionales


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Título :
Clasificación de imágenes médicas con dispositivos móviles utilizando redes neuronales convolucionales
Autor :
Juárez Limorte, José Antonio
Tutor:
Peñalver Benavent, Antonio  
Editor :
Universidad Miguel Hernández de Elche
Departamento:
Departamentos de la UMH::Ingeniería de Computadores
Fecha de publicación:
2024-06
URI :
https://hdl.handle.net/11000/32776
Resumen :
El uso de la inteligencia artificial ha aumentado significativamente en los últimos años debido a una combinación de múltiples factores. Este Trabajo de Fin de Grado comienza con un estudio de esta rama de la informática, desde sus orígenes hasta la actualidad. Sin embargo, el objetivo principal de este Trabajo de Fin de Grado ha sido llevar a cabo la creación de una red neuronal convolucional para clasificar imágenes médicas. En última instancia esta red neuronal será ejecutada en una aplicación para dispositivos móviles Android, por este motivo la red se ha optimizado para dispositivos móviles. La red neuronal convolucional ha sido implementada mediante la librería de aprendizaje automático PyTorch de Python y la optimización para dispositivos móviles incluye la cuantificación de la red neuronal para reducir uso de memoria y proporcionar una mayor velocidad de inferencia.
Palabras clave/Materias:
inteligencia artificial
red neuronal convolucional
móviles Android
dispositivos móviles
velocidad de inferencia
Área de conocimiento :
CDU: Ciencias aplicadas: Ingeniería. Tecnología
Tipo documento :
application/pdf
Derechos de acceso:
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Aparece en las colecciones:
TFG-Ingeniería Informática en Tecnologías de la Información (ELCHE)



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