[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.

[en] This project aims to develop 3 different Generative Adversarial Networks (GAN) models with varying amount of layers (4, 7 and 15) that generate artificial images of brain MRI images, use different input values, such as amount of samples and epochs, and compare the results in terms FID score, time consumed, loss function and visual analysis. In this kind of machine learning model, two neural networks compete with each other in the form of a zero-sum game, with one network serving as the generator and the other as the discriminator. The generator is trained from a database that contains samples of brain MRI images, both healthy and sick ones, in NIfTI format, that are transformed into 2D images. Different neural networks and input parameters are tested and the results are compared. The project follows the CRISP-DM methodology, a widely used approach for machine learning. The results indicate that the 4-layered model is not complex enough to create realistic images when not using enough samples or epochs, while the 7-layered and 15-layered models are deep enough to generate good samples, the 7-layered one being the most balanced between computational resources and quality of generated images. Increasing the number and variety of samples is very important to create a model that can generate better samples, also rising the amount of epochs also helps to improve the results, but both of these practices increases by a great amount the time and resources consumed for training. The loss function also shows if the model is training correctly, the 4-layered model does not have a good progress of its loss value, as it does not get lower and the discriminators is not the opposite of the generator's, bot the 7-layered and 15-layered generator have a good evolution of the loss value. The loss evolution improves by using bigger datasets for training.