Título: Un estudio sobre Preprocesamiento y Mecanismos de Atención en Redes Neuronales Convolucionales para Clasificación de Lesiones de Piel
Director: Daniel Acevedo
Jurados: Marcelo Risk y Pablo Negri

Resumen: El melanoma es una forma de cáncer de piel muy peligrosa para la salud. El diagnóstico temprano del mismo es crucial para aumentar las posibilidades de su cura. En base a ello se puede utilizar algoritmos de visión por computadora para analizar imágenes dermoscópicas de las lesiones en la piel y clasificar si se trata de lesiones benignas o malignas. En este trabajo estudiamos diversas mejoras que se le pueden aplicar a las redes convolucionales: desde métodos de pre-procesamiento sobre el dataset hasta mecanismos de attention sobre redes profundas. Descubrimos que el mecanismo de attention residual learning mejora la performance de la red EfficientNet, así también como utilizar algoritmos de pre-procesamiento que realzan detalles de las imágenes del dataset.