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https://hdl.handle.net/11000/32776
Clasificación de imágenes médicas con dispositivos móviles utilizando redes neuronales convolucionales
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.
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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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La licencia se describe como: Atribución-NonComercial-NoDerivada 4.0 Internacional.