Diagnóstico multiclase de enfermedades pulmonares en radiografías con CNN destacando zonas relevantes con Grad-CAM - Cadena-Molina, Sebastián; Chicaiza Barahona, Nelson (My University, 2026)
Este trabajo propone un sistema de diagnóstico automatizado para enfermedades pulmonares mediante el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) aplicadas a radiografías de tórax. El estudio se centra en cuatro patologías de alta incidencia clínica: cardiomegalia, neumotórax, engrosamiento pleural y nódulo pulmonar. Ante la carencia de radiólogos en entornos clínicos vulnerables, se busca ofrecer una herramienta que brinde soporte diagnóstico confiable y explicable. Se utilizó el conjunto de datos público ChestX-ray14, que contiene más de 100,000 imágenes con etiquetas clínicas. Se aplicaron técnicas de preprocesamiento y etiquetado multiclase, seguidas de la implementación de tres arquitecturas CNN de referencia: DenseNet121, MobileNetV2 y ResNet50. Estas se entrenaron y evaluaron utilizando métricas como accuracy, recall y F1-score. El estudio integra la técnica Grad-CAM para la generación de mapas de activación que permiten interpretar visualmente qué zonas de la imagen influyeron en la predicción del modelo. Esta funcionalidad es clave para incrementar la confianza clínica y facilitar la validación de los resultados. Se llevó a cabo una comparativa exhaustiva entre las tres arquitecturas, evaluando su rendimiento cuantitativo y su capacidad de explicabilidad visual. DenseNet121 demostró un enfoque más preciso sobre regiones afectadas, mientras que ResNet50 ofreció un equilibrio entre precisión y activación visual coherente. MobileNetV2, aunque eficiente computacionalmente, mostró limitaciones en la focalización de algunas patologías. Finalmente, se discutieron las limitaciones del sistema y se propusieron líneas futuras, como la integración de segmentación, el uso de etiquetas clínicas expertas y la validación en escenarios hospitalarios reales.
This work presents the development of an automated diagnostic system for pulmonary diseases using convolutional neural networks (CNN) applied to chest X-ray images. The research focuses on four clinically significant pathologies: cardiomegaly, pneumothorax, pleural thickening, and pulmonary nodules. Motivated by the shortage of radiologists in vulnerable clinical settings, the goal is to provide a reliable and interpretable tool to support medical decision-making. The public ChestX-ray14 dataset was used, comprising over 100,000 labeled radiographic images. The data underwent preprocessing, including resizing, normalization, and multilabel annotation. Three CNN architectures were implemented and compared: DenseNet121, MobileNetV2, and ResNet50. These models were trained and evaluated using performance metrics such as accuracy, recall, and F1-score. To enhance interpretability, the Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) technique was integrated. This method produces heatmaps overlaid on the original image, highlighting the regions that most influenced the model's prediction. This visualization enables healthcare professionals to understand and verify the model's diagnostic behavior. A comparative analysis was conducted to evaluate the quantitative and qualitative performance of each model. DenseNet121 demonstrated superior precision and attention to localized features, while ResNet50 balanced predictive accuracy with coherent visual activation. MobileNetV2, although computationally efficient, exhibited less consistent focus in certain cases, particularly with subtle findings like nodules. The study concludes by acknowledging limitations such as class imbalance and potential label noise. Future work includes incorporating segmentation techniques, expert-curated labels, multi-label classification, and clinical validation in real-world hospital environments. This project contributes to the advancement of explainable AI in medical imaging, offering an accessible and effective tool for supporting diagnosis in low-resource healthcare systems.
Keywords: diagnóstico médico asistido por IA; radiografía de tórax; redes neuronales convolucionales (CNN); Grad-CAM; clasificación multiclase; Máster Universitario en Inteligencia Artificial