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Comparación de métodos de clasificación aplicados al diagnóstico de melanomas malignos mediante asimetría

dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 - Atribución-NoComercial-SinDerivadases_MX
dc.contributorDENY LIZBETH HERNANDEZ RABADANes_MX
dc.contributor.authorJUAN PAULO SANCHEZ HERNANDEZes_MX
dc.coverage.spatialMEX - Méxicoes_MX
dc.date2014-06-30
dc.date.accessioned2018-02-14T19:51:12Z
dc.date.available2018-02-14T19:51:12Z
dc.identifier.issn2007-3283
dc.identifier.urihttp://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/109
dc.descriptionLas características físicas externas de un melanoma maligno, tales como su asimetría, color, diámetro y borde, permiten identificarlo y diferenciarlo de una lesión común o melanoma benigno sin necesidad de recurrir a una biopsia. En este trabajo se presentan una metodología y una comparación de resultados obtenidos mediante las redes neuronales artificiales, algoritmo ID3, máquinas de soporte vectorial y clasificadores naive Bayes. Además, se extrajeron los patrones de la imagen segmentada con momentos geométricos, los cuales se utilizaron para entrenar cada uno de los modelos presentados. Para comparar los resultados se empleó la validación cruzada, la cual arroja la precisión de cada uno de los modelos evaluados.es_MX
dc.descriptionThe external physical characteristics of a melanoma, such as asymmetry, color, border and diameter, allow its identification and differentiation from a benign melanoma, without biopsy. This research presents a methodology and a comparison of results obtained using artificial neural networks, ID3, support vector machines and naive Bayes classifiers are presented. In addition, the patterns of the segmented image were extracted using geometric moments, which were used to train each of the models presented. To compare the results used cross-validation is applied to obtain the precision of the models tested.es_MX
dc.formatpdf - Adobe PDFes_MX
dc.languagespa - Españoles_MX
dc.publisherUniversidad Autónoma del Estado de Moreloses_MX
dc.relation.ispartofProgramación Matemática y Softwarees_MX
dc.relation.ispartofseries2es_MX
dc.relation.haspart6es_MX
dc.rightsopenAccess - Acceso Abiertoes_MX
dc.subject7 - INGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_MX
dc.subject.classificationmelanoma maligno, redes neuronales, ID3, máquinas de soporte vectorial, Naive Bayes, momentos geométricoses_MX
dc.subject.classificationmelanoma, neural networks, naive Bayes, SVM, ID3, cross validationes_MX
dc.subject.other33 - CIENCIAS TECNOLÓGICASes_MX
dc.titleComparación de métodos de clasificación aplicados al diagnóstico de melanomas malignos mediante asimetríaes_MX
dc.title.alternativeComparison of classification methods applied to the diagnosis of malignant melanoma using asymmetryes_MX
dc.typearticle - Artículoes_MX
uaem.unidadCentro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CIICAP) - Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CIICAP)es_MX
dc.type.publicationpublishedVersiones_MX
dc.audienceresearchers - Investigadoreses_MX


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  • Colección Revistas de Investigación [244]
    Artículos publicados por investigadores de la UAEM en revistas de investigación, sean éstas de la UAEM o de otras instituciones nacionales o extranjeras.

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