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Métodos de clasificación para identificar lesiones en piel a partir de espectros de reflexión difusa

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dc.contributor.authorOrozco-Guillén, E. E. (Eber Enrique)spa
dc.contributor.authorIruretagoyena-Garcia, G. (Guillermo)spa
dc.contributor.authorVazquez y Montiel, S. (Sergio)spa
dc.contributor.authorDelgado-Atencio, J. A. (José Alberto)spa
dc.contributor.authorCastro-Ramos, J. (Jorge)spa
dc.contributor.authorGutierrez-Delgado, F. (Francisco)spa
dc.creator.email[email protected]spa
dc.date.accepted2010-12-16spa
dc.date.accessioned2014-04-30T19:05:52Zspa
dc.date.available2014-04-30T19:05:52Zspa
dc.date.created2010-12spa
dc.date.issued2014-04-30spa
dc.date.submitted2010-10-03spa
dc.descriptionCon el objetivo de discriminar lesiones benignas y malignas en la piel humana a partir de espectros de reflexión difusa, se han analizado diferentes algoritmos de clasificación usando el software de aprendizaje automático y reconocimiento de patrones WEKA. Además, dada la alta dimensionalidad de la señal espectral, fue empleada una técnica selección de atributos para determinar las variables que aporten la mayor cantidad de información. Se probó la clasificación de la señal usando los algoritmos de máquinas de vectores de soporte, redes neuronales y bosques aleatorios, el desempeño fue evaluado usando el promedio de la k-fold cross-validation tomando en cuenta los porcentajes de instancias clasificadas correctamente, el índice kappa, el área bajo la curva ROC, la sensibilidad, y la especifidad. Finalmente se demuestra que el algoritmo de redes neuronales con los parámetros momentum y learning rate en 0,6 y 0,3 respectivamente, es el que mejor se adapta al problema de reconocimiento de patrones ya que clasifica correctamente al 89,89% de los casos.spa
dc.description.abstractIn order to differentiate between benign and malignant lesions in the human skin using diffuse reflection spectra, different classification algorithms were tested using the WEKA data mining software. In addition, due to the high dimensionality of the spectral signal, an attribute selection technique was applied to determine the variables that contribute with more information. The spectral signal classification was tested using support vector machines, neural networks and random forests, their performance was measured using the k-fold cross-validation percentages of the Kappa statistic, area under the ROC curve, specificity and sensitivity. Finally it is shown that the one layer neural network with 6 neurons and the parameters momentum and learning rate in 0.6 and 0.3 respectively, is best suited to the problem of pattern recognition, achieving correctly classify 89.89% of the cases.spa
dc.format.extent7 p.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.bibliographiccitationOrozco-Guillén, E. E., Iruretagoyena-Garcia, G., Vazquez y Montiel, S., Delgado-Atencio, J. A., Castro-Ramos, J. y Gutierrez-Delgado, F. E Métodos de clasificación para identificar lesiones en piel a partir de espectros de reflexión difusa, Revista Ingeniería Biomédica, 4 (8), 34-40. doi: http://repository. eia.edu.co/handle/11190/489spa
dc.identifier.issnISSN 19099762spa
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/489spa
dc.language.isospaspa
dc.publisher.departmentBiomédica, Mecatrónica y Mecánicaspa
dc.publisher.editorEscuela de Ingeniería de Antioquia EIAspa
dc.publisher.editorUniversidad CESspa
dc.relation.referencesAbbasi N.R. Early diagnosis of cutaneous melanoma: revisiting the ABCD criteria. Journal of the American Medical Association, 292, 22, 2771-2776, 2004.spa
dc.relation.referencesMirabal Y.N., Chang S.K., Atkinson E.N., Malpica A., Follen M., Richards-Kortum R.R. Reflectance spectroscopy for in vivo detection of cervical precancer, Journal of Biomedical Optics., 7, 587-594, 2002.spa
dc.relation.referencesKoenig F., Larne R., Enquist H., McGovern F.J., Schomacker K.T., Kollias N. Deutsch T.F. Spectroscopic measurement of diffuse reflectance for enhanced detection of bladder carcinoma. Urology 51, 342-345, 1998.spa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad EIA, 2020spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercialspa
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dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/spa
dc.subject.eiaTECNOLOGÍAS PARA LA SALUDspa
dc.subject.eiaTECHNOLOGY IN HEALTHspa
dc.subject.eurovocSKIN ABNORMALITIES - DIAGNOSISspa
dc.subject.eurovocANOMALÍAS CUTÁNEAS - DIAGNÓSTICOspa
dc.subject.keywordsCÁNCERspa
dc.subject.keywordsESPECTROSCOPIA DE REFLEXIÓN DIFUSAspa
dc.subject.keywordsÓPTICA DE TEJIDOSspa
dc.subject.keywordsRECONOCIMIENTO DE PATRONESspa
dc.subject.keywordsCANCERspa
dc.subject.keywordsDIFFUSE REFLECTANCE SPECTROSCOPYspa
dc.subject.keywordsTISSUE OPTICSspa
dc.subject.keywordsPATTERN RECOGNITIONspa
dc.subject.lcshRBI00078spa
dc.titleMétodos de clasificación para identificar lesiones en piel a partir de espectros de reflexión difusaspa
dc.title.alternativeClassification methods to identify lesions in skin starting from spectra of diffuse reflectancespa
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501spa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/ARTspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
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