[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.

[en] Dermatological lesions have a high incidence in the human population. However, its consequences can be mitigated if they are diagnosed early. In this sense, it would be interesting to build tools for healthcare professionals who are capable of helping in its early detection and diagnosis. The objective of this work is to create a model that, using machine learning techniques, develops the ability to recognize and classify these types of lesions correctly from dermoscopic images of patients. A set of dermoscopic images corresponding to 9 categories of well-defined dermatological lesions from the ISIC 2019 archive has been considered. This collection of images, cataloged and labeled by professional dermatologists, will serve as the basis for training a convolutional neural network model that will classify them. In this work, exclusively neural models based on the EfficientNet family of architectures are used. The general method that has been followed consists of the following stages: 1.- Compilation of information on the state of the art of image classification using neural models. 2.- Obtaining candidate EfficientNet models, training them using state-of-the-art techniques and also resorting to assembly techniques. 3.- Evaluation of the candidate models based on the score of the objective measure defined in the ISIC 2019 competition. According to the target measure, an assembled EfficientNet model turned out to be more suitable than the best of its component models. However, this improvement did not turn out to be absolute when more specific metrics were examined.