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https://slides.com/d/O1Vayo4/live

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DAVID FELIPE RODRIGUEZ
HOLMAN ANDRES NIÑO
JOHAN SEBASTIAN RUIZ

INTEGRANTES

Reconocimiento temprano de tipos de cáncer de piel

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Problemática

El cáncer de piel se manifiesta principalmente en las zonas de piel más expuestas al sol, como son el cuero cabelludo, el rostro, el cuello, el pecho y las extremidades.

Puede afectar a cualquier persona sin importar su tono de piel, y se manifiesta de diferentes formas.

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Tipos de lesión:

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  1. Bultos o nódulos firmes
  2. Lesiones planas de color oscuro.
  3. Lunares que cambian de color

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PRINCIPALES TIPOS

Existen diferentes tipos de cáncer de piel, cuya principal diferencia corresponde a las células o capa de la piel donde se manifiesta y crece. Para su diagnóstico, es posible determinar a qué afección corresponde de acuerdo con su apariencia física [3].

Melanoma

Carcinoma espinocelular (SCC)

Carcinoma de células basales (BCC)

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El riesgo de padecer cáncer de piel aumenta con la edad, particularmente en los tres tipos de cáncer de piel más comunes. Además, de acuerdo con estadísticas a nivel mundial, 1 de cada 3 diagnósticos de cáncer corresponde a cáncer de piel [5].

Incidencia por edades

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Se estima que se diagnostican aproximadamente 1.5 millones de casos anualmente [4]. En algunos países se estima que 1 de cada 5 personas sufrirán cáncer de piel en la vida.

Incidencia a nivel mundial

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Latinoamérica no presenta altos índices de casos de cáncer de piel, pero existen limitaciones para su diagnóstico temprano; el cual permitiría alcanzar una tasa de supervivencia superior al 90% [6].

Incidencia por regiones

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De acuerdo con el Instituto Nacional de Cancerología, el cáncer de piel es el tipo de patología tumoral maligna con mayor número de diagnósticos nuevos de la institución. En la gráfica se muestran los datos de los principales tipos de cáncer presentes en el país.

Incidencia en Colombia

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Árbol de Problemas

Objetivos

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Objetivo principal

Desarrollar un modelo de clasificación de imagen  para la identificación temprana de diferentes tipos de cáncer de piel en tiempo real durante la etapa de consulta a medicina general.

Objetivos secundarios

  • Procesar el dataset de imágenes de diferentes tipos de cáncer de piel, de la organización International Skin Imaging Collaboration (ISIC).

 

  • Entrenar con técnicas de IA un modelo de clasificación de imágenes con captura de imagen para el sistema de identificación desarrollado.

 

  • Ofrecer a las IPS una herramienta de identificación de posibles casos de cáncer de piel que permita priorizar el acceso a especialistas a los pacientes afectados.

Metodología

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Fase inicial

Investigación del contexto y estadísticas sobre el cáncer de piel, formulación de los objetivos del proyecto.

Procesamiento

Análisis y pre-procesamiento del dataset ISIC de cáncer de piel, para establecer los datos que serán empleados en el modelo de IA.

Modelos de IA

Entrenamiento y evaluación , por medio de las métricas vistas, del modelo de IA para clasificación de imágenes.

Features

Comprobación de la predicción del modelo entrenado y desarrollo del sistema de captura de imágenes en tiempo real.

Resultados

Desarrollo de una interfaz gráfica amigable para el uso del modelo por parte del profesional de la salud.

Dataset

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Fuente

International Skin Imaging Collaboration (ISIC)

Características

Cuenta con 35500 imágenes, divididas en 8 clases, que representan tipos de cáncer de piel. Es altamente desbalanceado.

definiciones

Se seleccionaron las 5 clases con mayor cantidad de datos (BCC, MEL, NV, SCC, VASC) y se filtró la clase con mayor desbalance (NV) dejando un total de 17666 imágenes para entrenamiento y test.

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Carga dataset

1

Analisis dataset

2

Estructura Código

Creación subsets

3

Preprocesamiento de datos

4

Entrenamiento del modelo

5

Entrenamiento del modelo

5

Análisis de las métricas de desempeño

6

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Estructura Código

Preprocesamiento de datos

4

Entrenamiento del modelo

5

Entrenamiento del modelo

5

Análisis de las métricas de desempeño

6

Funciones para la cámara

7

Entrenamiento del modelo

5

Predicción

8

Interfaz de usuario

9

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Parámetros del modelo

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Parámetros del modelo

Training Accuracy:

80%

Validation Accuracy:

75%

Training

Loss:

48%

Validation Loss:

62%

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Matriz de confusión

Se puede concluir que el error en la predicción se debe a la gran semejanza que existe en la apariencia de las lesiones ocasionadas en los tipos de cáncer de piel definidos.

Prueba del Modelo

Puedes usar Nuestro Modelos ahora

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Referencias

[1] https://www.skincancer.org/skin-cancer-information/

[2] https://www.mayoclinic.org/es/diseases-conditions/skin-cancer/symptoms-causes/syc-20377605

[3] https://www.cdc.gov/skin-cancer/es/about/index.html

[4] https://www.iarc.who.int/cancer-type/skin-cancer/

[5] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666328720300730

[6] https://www.cancer.org/es/cancer/tipos/cancer-de-piel.html

[7] https://www.ligacancercolombia.org/educacion/datos-cancer-de-piel/

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gracias

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By david felipe

Biotec2024

proyecto de implementación del bootcamp de talento tech año 2024 del MinTic Colombia.

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