Computer Vision: Melanoma Clasificator
Aplicación de visión artificial para la clasificación de lunares como:
Además, se muestra la confianza en cada una de las predicciones.
La clasificación se realiza con una red neuronal convolucional. La aplicación cuenta con una interfaz gráfica desde la que se puede seleccionar la imagen.
A continuación, se desarrolla la explicación del trabajo.
Esta aplicación se crea para la asignatura de Imagen médica del Máster de Visión Artificial de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid. Concrétamente, tiene que clasificar imágenes de lunares como melanoma o como benigno.
Las imágenes que se han utilizado pertenecen al dataset Skin Cancer: Malignant vs. Benign. Por comodidad, se incluyen en el repositorio.
La clasificación se realiza con una red neuronal convolucional. Se ha implementado código, tanto para la fase de entrenamiento, como para la fase de clasificación. En la fase de entrenamiento se crea un modelo de red, que será utilizado por la fase de clasificación. La aplicación almacena el mejor modelo (los mejores pesos) en la carpeta models_melanoma. Además, crea dos ficheros .png con las gráficas de precisión y pérdida del entrenamiento.
La aplicación cuenta, además, con una interfaz gráfica desde la que se puede seleccionar la imagen.
La clasificación tiene una tasa de acierto aproximada del 78% sobre el conjunto de test. Además, se ha podido constatar que en los casos de fallo, la confianza de la predicción suele tener valores por debajo del 60%. En futuras revisiones de la aplicación, sería interesante realizar un estudio de establecer tres categorías, melanoma, benigno o dudoso, en función de la confianzada en la predicción.
La explicación presupone que se está utilizando linux. No obstante, para otras sistemas operativos los pasos serán similares. Además, se cuenta con que se tienen correctamente instalados: git, python3 y pip.
En el repositorio se guardan los ficheros fuentes y las imágenes, por lo que es necesario realizar una serie de pasos para poner en funcionamiento la aplicación. A continuación, se detallan todos los pasos que se ha de seguir:
git clone https://github.com/juanluiscarrillo/CV-Melanoma-Clasificator.gitcd CV-Melanoma-Clasificator/python3 -m venv ./venvsource ./venv/bin/activatepip3 install -r requirements.txtpython MelanomaTrainer.py --train=Truepython MelanomaGUI.pyTambién, es posible valorar la tasa de acierto de la aplicación sobre el conjunto de imágenes de test. Para ello habría que ejecutar: python MelanomaTrainer.py.