Examinando por Autor "Sandoval Elias, Jairo Salome"

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Aplicación móvil basada en redes neuronales convolucionales para apoyar la identificación de melanoma en pescadores de Pimentel
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2025) Sandoval Elias, Jairo Salome; Zelada Valdivieso, Hector Miguel
En el presente estudio se desarrolló una aplicación móvil basada en redes neuronales convolucionales para el apoyo en la identificación de melanoma en pescadores de la sociación Pimenteleña en Caballito de Totora. Para el logro del objetivo principal, se realizó la evaluación de 3 arquitecturas de redes neuronales convolucionales basándose en sus principales métricas de rendimiento en el conjunto de datos de imágenes de ISIC 2019 Challenge, contando al final con 27,132 imágenes, que fueron debidamente distribuidas durante el proceso de entrenamiento, siendo Resnet152V2, el modelo óptimo obteniendo un 92.3% de exactitud. En cuanto a la validación del modelo generado, se obtuvieron los resultados de 88.8%, 95.48% y 89.53% en las métricas de precisión, sensibilidad y especificidad respectivamente. Para el proceso de validación de la aplicación móvil se utilizó el modelo de aceptación tecnológica TAM, en la que se encuestaron a 35 personas de la asociación, obteniendo una valoración promedio de 87.25% de facilidad de uso, y un 94.75% de utilidad percibida, también se realizó una validación mediante un cuestionario de juicio de expertos, en la que se encuestó a 3 dermatólogos especialistas, de los cuales el 33.33% consideró estar de acuerdo y el 66.67% completamente de acuerdo en que la aplicación apoyaría eficazmente la identificación de posibles casos de melanoma. Asimismo, para el despliegue del modelo se utilizó Python y TensorFlow Lite y para la integración de toda la aplicación se utilizó Scrum con una duración de 3 sprints, utilizando el lenguaje de programación Kotlin.