HASCC: Algoritmo Híbrido para Clasificación de Cáncer de Piel
Resumen
El cáncer de piel es una enfermedad peligrosa y potencialmente letal que aumenta constantemente en los reportes de casos de cáncer a nivel mundial. Los signos de cáncer de piel pueden incluir cambios en la apariencia de los lunares o la aparición de nuevas manchas en la piel. La detección temprana es fundamental, ya que muchos tipos de cáncer de piel responden bien al tratamiento si se abordan en las etapas iniciales. Para el apoyo en el diagnóstico de esta enfermedad se emplean herramientas de diagnóstico asistido. Este artículo presenta HASCC, un algoritmo híbrido implementado mediante una interfaz gráfica de usuario para la clasificación del cáncer de piel. El algoritmo integra procesamiento de imágenes, extracción de características mediante el algoritmo VGG16 con reducción de componentes mediante PCA y clasificación mediante XGBoost entrenado con imágenes del Conjunto de Datos HAM10000. El algoritmo híbrido se ejecutó y se probó sobre un sistema embebido Raspberry Pi 4. HASCC se comparó a nivel hardware y a nivel software con otros métodos y arquitecturas de inteligencia computacional, y se obtuvo que el sistema propuesto mostró mejores notables en términos de precisión, que osciló entre el 88.2 % y 93.2 %, con un tiempo promedio de ejecución de 250 milisegundos a baja demanda de recursos de máquina durante el proceso de diagnóstico. Adicionalmente, el rendimiento de HASCC se comparó contra investigaciones previas enfocadas a la detección y clasificación de cáncer de piel. El rendimiento a nivel hardware demuestra que HASCC es viable para implementación en dispositivos microprocesadores de placa única, y con su desempeño a nivel de software se infiere que es viable para el apoyo en el diagnóstico y clasificación del cáncer de piel.
Palabras clave
algoritmo híbrido, cáncer de piel, código abierto, diagnóstico asistido por computador, interfaz gráfica de usuario, sistema embebido
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