| dc.contributor | Castañeda Gil, Javier Andrés. autor | |
| dc.date | 2025 | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-23T19:58:56Z | |
| dc.date.available | 2025-10-23T19:58:56Z | |
| dc.identifier | alma:502URL_INST/bibs/992745373807696 | |
| dc.identifier | https://crailandivarlibrary.alma.exlibrisgroup.com/discovery/delivery/502URL_INST:502URL/12149803870007696 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/173862 | |
| dc.description | El presente trabajo, tuvo como objetivo demostrar la implementación de un dispositivo de baja potencia en ámbitos donde se puede explotar este recurso, como en la medicina, para la clasificación de lesiones de piel entre melanomas invasivos, nevus, diferentes tipos de carcinomas, queratosis solar o actínica en categorías benignas o malignas. Para esto, se buscó la forma en implementar un algoritmo de aprendizaje automático lo suficientemente robusto, pero no complejo capaz de ser utilizado en un dispositivo embebido de baja potencia, que, a su vez, fuera lo suficientemente potente para ejecutar dichas operaciones. Fue necesario buscar la adaptación del algoritmo, como los ajustes de este para maximizar la eficiencia, precisión y exactitud del modelo implementado, logrando de esta forma la efectiva implementación de un modelo de redes neuronales convolucionales a un Arduino Portenta H7. | |
| dc.description | Tesis de Grado. | |
| dc.description | Tesis Licenciatura (Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones) URL, Facultad de Ingeniería | |
| dc.description | Modo de acceso: Internet. | |
| dc.language | spa | |
| dc.language | Español. | |
| dc.language | spa | |
| dc.subject | Electrónica | |
| dc.title | Desarrollo de solución con algoritmo de aprendizaje automático para la clasificación de melanomas invasivos, nevus, carcinoma de células basales, carcinoma de células escamosas y queratosis solar o actínica, o lesiones benignas en un dispositivo embebido de baja potencia / | |
| dc.type | software, multimedia | |
