Santos Fernández, Juan PedroEspinola Rivera, Holger Elias2024-02-282024-02-282024-02https://hdl.handle.net/20.500.14414/20813El trabajo de investigación titulado “SISTEMA INTELIGENTE BASADO EN LA ARQUITECTURA VISUAL TRANSFORMER (VIT) PARA CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES DE CÁNCER DE PIEL” es una solución propuesta para un problema de imagenología medica en la subárea de análisis computacional de imágenes dermato-oncológicas que integra el uso de metodologías y tecnologías de la Inteligencia Artificial, Supercomputación & HPC (Computación de Alto Rendimiento) y Programación de Sistemas. El enfoque de la investigación está basado en la aplicación de la metodología de Aprendizaje Profundo mediante el uso de algoritmos de redes neuronales basados en la arquitectura Visual Transformer (VIT) para hacer análisis, detección de patrones y extracción de conocimiento de la base de datos ISIC-Archive 2023 de más de 47 mil imágenes médicas que incluyen biopsias, dermatoscopias e imágenes histopatológicas que fueron recopiladas por especialistas de diversos centros médicos de todo el mundo. El resultado final es la obtención de una red neuronal con una estructura de tensores conformado por parámetros numéricos e hiperparámetros que contiene todo el conocimiento y los patrones desde los más generalistas hasta las diferencias más sutiles que a posteriori generan una respuesta basada en una distribución de probabilidades para la clasificación de tipo de cáncer de piel en base a la información unimodal proporcionada por las imágenes de entrada. Finalmente, esta arquitectura de red neuronal se verá integrada a un sistema, funcionando como el motor de inferencia que logra automatizar la clasificación del tipo de cáncer de piel en un sistema inteligente.The research work entitled "INTELLIGENT SYSTEM BASED ON THE VISUAL TRANSFORMER (VIT) ARCHITECTURE FOR CLASSIFICATION OF SKIN CANCER IMAGES" is a proposed solution to a medical imaging problem in the subarea of computational analysis of dermato-oncological images that integrates the use of methodologies and technologies of Artificial Intelligence, Supercomputing & HPC (High Performance Computing) and Systems Programming. The research approach is based on the application of the Deep Learning methodology using neural network algorithms based on the Visual Transformer (VIT) architecture to perform an analysis, pattern detection and knowledge extraction from the ISIC-Archive 2023 database of more than 47 thousand medical images including biopsies, dermatoscopies and histopathological images that were collected by specialists from many medical centers around the world. The final result is to obtain a neural network with a tensor structure made up of numerical parameters and hyperparameters that contains all the knowledge and patterns from the most general to the most subtle differences that a posteriori, generate a response based on a probability distribution for the classification of skin cancer type based on the unimodal information provided by the input images. Finally, this neural network architecture will be integrated into a system, functioning as the inference engine that will achieve to automate the skin cancer type classification in an intelligent system.application/pdfesinfo:eu-repo/semantics/openAccessTECHNOLOGY::Information technology::Systems engineeringinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04