[ca] Les lesions dermatològiques tenen una gran incidència a la població humana. No obstant això, les conseqüències es poden mitigar si es diagnostiquen a temps. En aquest sentit, resultaria interessant construir eines per a professionals de l'àmbit sanitari que fossin capaços d'ajudar en la detecció i el diagnòstic precoç. L'objectiu d'aquest treball és crear un model que, utilitzant tècniques d'aprenentatge automàtic, desenvolupi la capacitat de reconèixer i classificar aquest tipus de lesions correctament a partir d'imatges dermoscòpiques de pacients. S'ha considerat un conjunt d'imatges dermoscòpiques corresponents a 9 categories de lesions dermatològiques ben definides provinents de l'arxiu ISIC 2019. Aquesta col·lecció d'imatges, catalogades i etiquetades per dermatòlegs professionals, servirà de base per entrenar un model de xarxa neuronal convolucional que les classificarà. En aquest treball es fan servir exclusivament models neuronals basats en la família d'arquitectures EfficientNet. El mètode general que s'ha seguit consta de les etapes següents: 1.- Recopilació d'informació sobre l'estat de l'art de la classificació d'imatges fent servir models neuronals. 2.- Obtenció de models candidats EfficientNet, entrenant-los utilitzant tècniques de l'estat de l'art i recorrent també a tècniques d'acoblament. 3.- Avaluació dels models candidats sobre la base de la puntuació de la mesura objectiu definida a la competició ISIC 2019. Atenent únicament a la mesura objectiu, un model EfficientNet ensamblat va resultar ser més adequat que el millor dels seus models components. No obstant això, aquesta millora no va resultar ser absoluta quan es van examinar mètriques més específiques.

[es] Las lesiones dermatológicas tienen una gran incidencia en la población humana. No obstante, sus consecuencias pueden mitigarse si se diagnostican a tiempo. En este sentido, resultaría interesante construir herramientas para profesionales del ámbito sanitario que fueran capaces de ayudar en su detección y diagnóstico precoz. El objetivo de este trabajo es el de crear un modelo que, utilizando técnicas de aprendizaje automático, desarrolle la capacidad de reconocer y clasificar este tipo de lesiones correctamente a partir de imágenes dermoscópicas de pacientes. Se ha considerado un conjunto de imágenes dermoscópicas correspondientes a 9 categorías de lesiones dermatológicas bien definidas provenientes del archivo ISIC 2019. Esta colección de imágenes, catalogadas y etiquetadas por dermatólogos profesionales, servirá de base para entrenar un modelo de red neuronal convolucional que las clasificará. En este trabajo, se utilizan exclusivamente modelos neuronales basados en la familia de arquitecturas EfficientNet. El método general que se ha seguido consta de las siguientes etapas: 1.- Recopilación de información sobre el estado del arte de la clasificación de imágenes usando modelos neuronales. 2.- Obtención de modelos candidatos EfficientNet, entrenándolos utilizando técnicas del estado del arte y recurriendo también a técnicas de ensamblado. 3.- Evaluación de los modelos candidatos en base a la puntuación de la medida objetivo definida en la competición ISIC 2019. Atendiendo únicamente a la medida objetivo, un modelo EfficientNet ensamblado resultó ser más adecuado que el mejor de sus modelos componentes. Sin embargo esta mejoría no resultó ser absoluta cuando se examinaron métricas más específicas.