[ca] Aquest projecte té com a objectiu desenvolupar 3 models diferents de Xarxes Adversàries Generatives (GAN) amb una quantitat variable de capes (4, 7 i 15) que generen imatges artificiales d'imatges de ressonàncies magnètiques cerebrals, utilitzant diferents valors d'entrada, com la quantitat de mostres i èpoques, i comparar els resultats en termes de puntuació FID, temps consumit, funció de pèrdua i anàlisi visual. En aquest tipus de model d'aprenentatge automàtic, dues xarxes neurals competeixen entre elles en forma d'un joc de suma zero, amb una xarxa actuant com a generador i l'altra com a discriminador. El generador s'entrena a partir d'una base de dades que conté mostres d'imatges de ressonàncies magnètiques cerebrals, tant saludables com malaltes, en format NIfTI, que es transformen en imatges 2D. S'avaluen diferents xarxes neurals i paràmetres d'entrada i es comparan els resultats. El projecte segueix la metodologia CRISP-DM, un enfocament ampliament utilitzat per a l'aprenentatge automàtic. Els resultats indiquen que el model de 4 capes no és prou complex per crear imatges realistes quan no s'utilitzen prou mostres o èpoques, mentre que els models de 7 i 15 capes són prou profunds per generar bones mostres, sent el de 7 capes el més equilibrat entre els recursos computacionals i la qualitat de les imatges generades. Augmentar el nombre i la varietat de mostres és molt important per crear un model que pugui generar millors mostres, també l'augment de la quantitat d'èpoques ajuda a millorar els resultats, però ambdues pràctiques augmenten en gran mesura el temps i els recursos consumits per a l'entrenament. La funció de pèrdua també mostra si el model està entrenant correctament, el model de 4 capes no té un bon progrés del seu valor de pèrdua, ja que no es redueix i el discriminador no és l'oposat del generador, però el generador de 7 i 15 capes té una bona evolució del valor de pèrdua. L'evolució de la pèrdua millora en utilitzar conjunts de dades més grans per a l'entrenament.

[es] Este proyecto tiene como objetivo desarrollar 3 modelos diferentes de Redes Adversarias Generativas (GAN) con una cantidad variable de capas (4, 7 y 15) que generen imágenes artificiales de imágenes de resonancias magnéticas cerebrales, utilizando diferentes valores de entrada, como la cantidad de muestras y épocas, y comparar los resultados en términos de puntuación FID, tiempo consumido, función de pérdida y análisis visual. En este tipo de modelo de aprendizaje automático, dos redes neuronales compiten entre sí en forma de un juego de suma cero, con una red actuando como generador y la otra como discriminador. El generador se entrena a partir de una base de datos que contiene muestras de imágenes de resonancias magnéticas cerebrales, tanto saludables como enfermas, en formato NIfTI, que se transforman en imágenes 2D. Se prueban diferentes redes neuronales y parámetros de entrada y se comparan los resultados. El proyecto sigue la metodología CRISP-DM, un enfoque ampliamente utilizado para el aprendizaje automático. Los resultados indican que el modelo de 4 capas no es lo suficientemente complejo para crear imágenes realistas cuando no se utilizan suficientes muestras o épocas, mientras que los modelos de 7 y 15 capas son lo suficientemente profundos para generar buenas muestras, siendo el de 7 capas el más equilibrado entre los recursos computacionales y la calidad de las imágenes generadas. Aumentar el número y la variedad de muestras es muy importante para crear un modelo que pueda generar mejores muestras, también el aumento de la cantidad de épocas ayuda a mejorar los resultados, pero ambas prácticas aumentan en gran medida el tiempo y los recursos consumidos para el entrenamiento. La función de pérdida también muestra si el modelo está entrenando correctamente, el modelo de 4 capas no tiene un buen progreso de su valor de pérdida, ya que no se reduce y el discriminador no es lo opuesto del generador, pero el generador de 7 y 15 capas tiene una buena evolución del valor de pérdida. La evolución de la pérdida mejora al utilizar conjuntos de datos más grandes para el entrenamiento.