Detección de células cancerígenas con modelos de redes neuronales bayesianas
| Director | RESANO EZCARAY, JESÚS JAVIER |
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| Ponente | Adrián Alcolea |
| Titulaciones | |
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Grado en Ingeniería Informática |
| Duracion | 4 meses |
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| Lugar | Lab 2.08 |
| Fecha Alta | 2025-11-06 |
| Fecha Baja | 2026-11-06 |
| Resumen | El objetivo de este proyecto es utilizar modelos de aprendizaje automático para analizar imágenes de tejidos y ser capaces de identificar la presencia de células cancerígenas y clasificar su severidad. Hay muchos trabajos previos en esta línea. La aportación principal de este trabajo es usar modelos probabilísticos que no sólo clasifiquen los datos de entrada, si no que aporten métricas sobre la incertidumbre de la predicción. Esto permite identificar casos dudosos que deban ser analizados en profundidad y entender mejor las limitaciones del modelo y los datos de entrenamiento. Se han desarrollado ya varios TFGs en esta temática que pueden consultarse en el repositorio de la universidad. |
| Detalles/Contacto | jresano@unizar.es, alcolea@unizar.es |