Clasificación de imágenes de melanomas mediante redes profundas y vectores de Fisher - Liberman, Gastón Elías (2019)
El presente trabajo corresponde a la aplicación de técnicas de minería de datos y al entrenamiento profundo de redes neuronales (deep learning) con el objetivo de clasificar las imágenes de lesiones cutáneas pigmentadas en “Melanoma” o “No Melanoma”. Para tal fin, se creará un Ensamble de 3 clasificadores. El primero corresponde a la red convolucional VGG-16, los otros 2 corresponden a 2 Modelos Híbridos. Cada Modelo Híbrido está compuesto por una red convolucional (la VGG-16 sin las capas totalmente conectadas) y una máquina de vectores de soporte (SVM) como clasificador. Estos clasificadores serán entrenados con los vectores de Fisher (FVs) calculados con los descriptores que son la salida de la red convolucional mencionada anteriormente. La diferencia entre los 2 Modelos Híbridos radica en que uno tiene a las imágenes segmentadas como input de la red convolucional, mientras que el otro utiliza las imágenes sin segmentar. La segmentación se realiza mediante una red custom (TernausNet-16) que sigue la filosofía de la U-Net. Por último, se analizará la performance del Modelo Híbrido, el de la red convolucional VGG-16 y el del Ensamble que incorpora los 3 clasificadores (Modelos Híbridos y la red convolucional VGG-16 ).