Casacuberta Nolla, FranciscoGiménez Devís, Cristóbal2022-09-062022-09-062022-07-132022-09-06https://riunet.upv.es/handle/10251/185351[ES] El carcinoma ductal invasivo (IDC) es uno de los tipos de cáncer de mama más comunes (aproximadamente el 80\%), identificar y clasificar adecuadamente cada variante es un trabajo crucial en el campo de la medicina, por tanto, una automatización eficiente y precisa de esta tarea puede contribuir a reducir recursos, tiempo y errores. En este trabajo, se realizará una aproximación a este problema aplicando diversas técnicas y métodos de aprendizaje automático a partir de un conjunto de datos compuesto por imágenes a color etiquetadas como benignos o malignos[EN] Invasive ductal carcinoma (IDC) is one of the most common types of breast cancer (aproximately 80\%), identifying and classifying correctly each variant is a crucial task in the field of medicine, so, an efficient and precise automatization of this task can contribute to reduce resources, time and errors. In this study, an approach to this problem will be made using several techniques and methods of machine learning from a dataset made of color images labeled as benign or malignant.56Reserva de todos los derechosRedes neuronalesAprendizaje profundoClasificaciónCáncer de mamaNeural networksDeep learningClassificationBreast cancerLENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOSGrado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria InformàticaProyecto/Trabajo fin de carrera/gradoAbierto