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Clasificación de tumores cerebrales empleando modelos de inteligencia artificial
Almendra, Rodiño
Almendra, Rodiño
Type
Proyecto final de grado
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Abstract
En este trabajo se desarrollaron y evaluaron modelos de inteligencia artificial para la clasificación automática de tumores cerebrales a partir de imágenes de resonancia magnética. El objetivo fue distinguir entre ausencia de tumor, glioma, meningioma y tumor pituitario, y comparar dos formulaciones del problema: un sistema en serie compuesto por una etapa de detección tumoral y una etapa posterior de subtipado, y un clasificador directo de cuatro clases. Se evaluó una red neuronal convolucional desarrollada desde cero y tres arquitecturas preentrenadas mediante aprendizaje por transferencia: VGG16, ResNet50 y EfficientNetB0. Las imágenes fueron normalizadas, redimensionadas a 224 × 224 píxeles y separadas por paciente para reducir el riesgo de fuga de información. Para la etapa de subtipado se utilizó validación cruzada de cinco particiones, mientras que el desempeño se analizó mediante matrices de confusión, métricas por clase, AUC y Macro-F1. En la etapa binaria, VGG16 obtuvo una sensibilidad de 0.9911 y una especificidad de 0.9799. En la clasificación de los tres subtipos tumorales, esta arquitectura alcanzó un Macro-F1 promedio de 0,9214 ± 0,0130, mostrando el mejor desempeño y la menor variabilidad entre particiones. En el enfoque directo de cuatro clases, VGG16 obtuvo un Macro-F1 de 0.8915. Finalmente, el sistema en serie logró un Macro-F1 de 0,9749. En conjunto, los resultados mostraron que las arquitecturas preentrenadas superaron a la red entrenada desde cero y que la descomposición del problema en detección y subtipado constituye una alternativa adecuada, bajo las condiciones evaluadas, para este caso de uso.
Description
Date
2026-07-21
Journal Title
Journal ISSN
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Publisher
Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
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Keywords
REDES NEURONALES, TUMORES CEREBRALES, CNN, IA