Multi-objective Evolutionary Algorithms for the optimization of Deep Neural Network Architectures

Neural Architecture Search (NAS) has emerged as a critical area in deep learning, focusing on automating the design of convolutional neural networks (CNNs) to optimize their performance across different tasks. Despite advancements, most NAS approaches have predominantly focused on single-objective optimization, aiming primarily to maximize accuracy. This approach often overlooks other important factors, such as model complexity, computational time, and generalization capability. In this thesis, we address these gaps by introducing a multi-objective framework for NAS that leverages evolutionary algorithms (EAs). Our contributions include the development of a novel search space representation for CNNs based on Cartesian genetic programming (CGP), designed to accommodate both architectural operations and hyperparameters flexibly. This representation enables a more efficient exploration of potential architectures, capturing a diverse range of highperformance models. Furthermore, we propose a progressive search strategy that incorporates self-supervised learning techniques to guide the evolutionary process more effectively. Additionally, a new performance estimation strategy is developed, based on incremental dataset expansion, to reduce computational costs during the search process. To validate the proposed framework, extensive experiments were conducted on benchmark image classification tasks, comparing the performance of our multi-objective NAS approach with state-of-the-art NAS methods. The results demonstrate that our approach not only achieves competitive accuracy but also offers improved trade-offs between multiple objectives. The findings highlight the potential of evolutionary-based multi-objective optimization in advancing NAS methodologies, providing a pathway towards more effective and adaptable deep learning models for real-world applications.La búsqueda de arquitecturas neuronales (NAS) se ha convertido en un área crítica en el aprendizaje profundo; ésta se enfoca en automatizar el diseño de redes neuronales convolucionales (CNNs) para optimizar su rendimiento en diversas tareas. A pesar de los avances, la mayoría de los enfoques de NAS se han centrado predominantemente en la optimización de un solo objetivo, buscando principalmente maximizar la precisión. Este enfoque a menudo pasa por alto otros factores importantes, como la complejidad del modelo, el tiempo computacional y la capacidad de generalización. En esta tesis, abordamos estas limitaciones introduciendo un enfoque multiobjetivo para NAS que utiliza algoritmos evolutivos multiobjetivo (MOEAs). Nuestras contribuciones incluyen el desarrollo de una nueva representación del espacio de búsqueda para CNNs basada en la Programación Genética Cartesiana (CGP), diseñada para utilizar operaciones a nivel de capas como hiperparámetros; todo esto de manera flexible. Esta representación permite una exploración más eficiente de arquitecturas, capturando un amplio conjunto de modelos eficientes. Además, proponemos una estrategia de búsqueda progresiva que incorpora técnicas de aprendizaje autosupervisado para guiar el proceso evolutivo de manera más efectiva. Adicionalmente, se desarrolla una nueva estrategia de estimación de desempeño basada en la expansión incremental de conjuntos de datos, con el fin de reducir los costos computacionales durante el proceso de búsqueda. Para validar el marco propuesto, se realizaron varios experimentos en tareas de clasificación de imágenes utilizando diferentes benchmarks, comparando el rendimiento de nuestro enfoque de NAS multiobjetivo con métodos NAS del estado del arte. Los resultados demuestran que nuestro enfoque no solo logra una precisión competitiva, sino que también ofrece mejores trade-offs entre múltiples objetivos. Los resultados obtenidos de- muestran el potencial de la búsqueda basada en algoritmos evolutivos multiobjetivo para el diseño automatizado de arquitecturas neuronales, proporcionando soluciones que son tanto efectivas como eficientes en diferentes escenarios del mundo real

Diseño de un amplificador lock-in en tecnología CMOS 180nm para la medición de impedancia de un biosensor electroquímico

Los biosensores son dispositivos de sensado que permiten la detección de sustancias para diferentes fines; entre ellos, la detección de elementos patógenos en alimentos es una herramienta clave para la prevención de infecciones en los seres humanos. Varios tipos de biosensores se han desarrollado para este fin, siendo los biosensores de impedancia electroquímica una alternativa para sistemas portables y de bajo costo. Este tipo de biosensores se caracteriza por variar el valor de su impedancia al detectar una sustancia, por lo que para su utilización se requiere realizar mediciones de corriente o voltaje. Los circuitos de lectura permiten procesar las señales de salida del biosensor, de modo que el cálculo de la impedancia para biosensores electroquímicos se realice de manera sencilla y sin utilizar equipo de laboratorio, el cual suele ser poco accesible. Un sistema comúnmente utilizado como circuito de lectura para la medición de impedancias es un amplificador sensible a fase o lock-in, el cual permite medir señales AC de muy bajo orden de magnitud, aunque éstas se encuentren inmersas en altos niveles de ruido. En este trabajo se presenta el diseño de un amplificador lock-in adecuado como circuito de lectura de un biosensor de impedancia electroquímica fabricado en INAOE para la detección de bacteria E. coli. El amplificador fue desarrollado en tecnología CMOS UMC 0.18μm con un voltaje de alimentación único de 1.8V. El circuito de lectura demostró cumplir con las especificaciones proporcionadas por el biosensor y realizar la medición de la impedancia con un error máximo de 3.2 % en el valor de magnitud y de 1.18° en el ángulo de fase.Biosensors are sensing devices that allow the detection of substances for different purposes; among them, the detection of pathogens in food is a key tool for the prevention of infections in humans. Several types of biosensors have been developed for this purpose, being electrochemical impedance biosensors an alternative for portable and low-cost systems. This type of biosensors is characterized by varying the value of its impedance with the detection of a substance, so their use requires current or voltage measurements. Readout circuits process the output signals of the biosensor, so that the calculation of the impedance for electrochemical biosensors can be done in a simple way and without using laboratory equipment, which is usually inaccessible. A system commonly used as a readout circuit for impedance measurement is a phase-sensitive or lock-in amplifier, which allows the measurement of AC signals of very low order of magnitude, although these are immersed in high noise levels. This work presents the design of a lock-in amplifier suitable as a readout circuit of an electrochemical impedance biosensor manufactured at INAOE for the detection of E. coli bacteria. The amplifier was developed in UMC 0.18μm CMOS technology with a single supply voltage of 1.8V

Computational Analysis of the Evolution of Atypical Language Caused by a Head Injury

Sequelae of language disorder as a result of head injuries is a problem that, beyond remaining stable, tends to increase, according to evidence reported in different studies. Therefore, language impairments require interdisciplinary attention. From the perspective of Computational Science, aimed at providing information for a more precise characterization of these alterations, a solution involves different aspects. In particular, the limited data available due to the complexity in the collection of samples, the involved costs, or the insufficient availability of specialists. When alterations in language competences are the subject of study, data extension or augmentation techniques are not applicable. So with scarce data, prevailing data mining techniques are not appropriate to examine it. Therefore, in the present investigation an approach with alternative methods to study the data is proposed. We propose a trajectory representation of the narrative sample, after having identified the need to track the variability of the relationship among features over time. The aforementioned with the purpose of evaluating their contribution in the discrimination of language disorders analyzed, in addition to the aim of generating knowledge to comprehend language development.. The hypothesis that guides us is that, based on the study of the internal evolution of narrative instances, we can monitor this variability. The analysis of features as a path also leads us to develop a comparison process in terms of proximity. This as part of the formulation of a complete technique for tracking this variation in the relationship among features, which comprise the recovery period primarily for instances of the narrative task of retelling a story

Estructuras del Transistor MOS con Robustez al Ambiente Espacial para su Aplicación en Nano-Satélites

Los circuitos electrónicos utilizados en aplicaciones espaciales son cada día más sofisticados, además de requerir un mayor nivel de robustez al ambiente espacial (Radiación y Temperatura) para alargar el tiempo de vida de los sistemas electrónicos que los utilizan. Existen diversos métodos de robustez al ambiente espacial en todos los niveles de desarrollo del sistema electrónico, desde modificaciones al proceso de fabricación, diseño geométrico y topología (layout) generando redundancia en los circuitos críticos, y hasta el uso de materiales que sirvan de escudo externo y aíslen el circuito del ambiente. Cada método tiene sus ventajas y desventajas, y es común utilizar dos o más de estos métodos al momento de diseñar un sistema electrónico completo. En este trabajo de investigación se presenta el desarrollo de un método de robustez a radiación por medio de modificaciones a la geometría (layout) del transistor MOS (Metal-Oxido-Semiconductor), dispositivo básico de toda la electrónica MOS existente. Este método permite la fabricación de nuevos dispositivos en tecnologías comerciales sin necesidad de modificar el proceso de fabricación, lo cual permite reducir el costo de desarrollo del circuito y/o sistema electrónico que lo utiliza a valores comerciales de producción. Específicamente, en este trabajo se desarrolló una nueva técnica de modificación geométrica (layout) de la compuerta del transistor MOS que mejora la robustez a radiación ionizante y sus características eléctricas tanto en temperatura ambiente como en baja temperatura. Se simuló el funcionamiento del nuevo transistor utilizando modelos físicos de transporte de cargas en el software Sentaurus, así como simulación utilizando el modelo compacto BSIM3v3 del fabricante con el software SPICE. Para validar su funcionamiento se diseñó y fabricó un chip de pruebas utilizando una tecnología comercial CMOS de 180nm utilizando el software Cadence Virtuoso y Calibre. Con las estructuras del chip de pruebas se realizaron experimentos a muy bajas temperaturas (3 Kelvin), mostrando una reducción del coeficiente cero de temperatura de 0.125V en la nueva técnica en comparación con el valor del coeficiente en el transistor rectangular. Como resultado de utilizar esta nueva técnica en un circuito inversor, se obtuvo una reducción de la corriente de fuga del 7.27 % y una mejora de la señal de salida post-radiación del 21.66 % en comparación con el inversor utilizando la técnica de transistor rectangular.The electronic circuits used in space applications are becoming increasingly sophisticated while also requiring a higher level of robustness against the space environment (radiation and temperature) to extend the lifespan of the electronic systems that use them. Various methods exist to enhance robustness against the space environment at all levels of electronic system development, ranging from modifications to the manufacturing process, geometric design, and topology (layout) to create redundancy in critical circuits, to the use of shielding materials that isolate the circuit from the environment. Each method has its advantages and disadvantages, and it is common to use two or more of these methods when designing a complete electronic system. This research work presents the development of a radiation-hardening method through modifications to the geometry (layout) of the MOS (Metal-Oxide-Semiconductor) transistor, the fundamental device of all existing MOS electronics. This method enables the fabrication of new devices using commercial technologies without the need to modify the manufacturing process, thereby reducing the development cost of the circuit and/or electronic system to commercially viable production values. Specifically, this study developed a novel geometric modification technique (layout) for the MOS transistor gate, improving its robustness against ionizing radiation and its electrical characteristics at both room temperature and low temperatures. The operation of the new transistor was simulated using charge transport physical models in Sentaurus software, as well as simulations using the BSIM3v3 compact model from the manufacturer with SPICE software. To validate its performance, a test chip was designed and fabricated using a commercial 180nm CMOS technology with Cadence Virtuoso and Calibre software. Experiments were conducted on the test chip at extremely low temperatures (3 Kelvin), showing a reduction in the zero temperature coefficient of 0.125V in the new technique compared to the coefficient value in the rectangular transistor. As a result of applying this new technique in an inverter circuit, a leakage current reduction of 7.27 % and a post-radiation output signal improvement of 21.66 % were achieved compared to the inverter using the rectangular transistor technique

Termografía de los senos de mujeres mayores de 40 años.

Presentamos los resultados de la comparación térmica entre los senos, y su correlación con el resultado del estudio de mastografía de veintiséis mujeres voluntarias mayores de 40 años, quienes asistieron al servicio de rayos X del ISSSTEP en octubre de 2023. Cada seno se dividió, topográficamente, en doce regiones en función de la irrigación de las arterias principales. Además, se compararon las temperaturas de las axilas. De acuerdo con la American Academy of Termology, se asignó la clasificación termo-biológica (TH), y se correlacionó con la clasificación Bi-Rads. Los resultados muestran que, BiRads-2 corresponden a TH2 y TH3, donde los TH2 no hay regiones con diferencias de temperatura mayor-igual a 1°C; en el caso de los TH3 se obtuvieron regiones con diferencias de temperatura entre 1°C y 2°C. Los BiRads-3 no se pudieron correlacionar debido a que solo hubo dos casos, en uno no se registraron regiones con diferencias de temperatura mayores a 1°C; mientras que en el otro caso se registró una región con diferencia de temperatura cercana a la clasificación. Por lo que se sugiere incrementar el número de casos de paciente con BiRads-3. Además, recomendar a las pacientes mayores a 40 años y/o en aquellas con sospecha de enfermedad en los senos (menores a 40 años), realizar el mapa térmico de los senos cada 3 o 6 meses

Dimensionamiento de un sistema de transmisión de datos Fibra-Radio 5G

Este trabajo de tesis se ubica en el área de las comunicaciones ópticas e inalámbricas. En particular, se utiliza un sistema Fibra-Radio para el transporte de información vía fibra óptica y su distribución inalámbrica vía antena. La utilización de sistemas Fibra-Radio es consecuencia de la creciente necesidad de que los futuros sistemas de comunicaciones móviles 5G deberán ser capaces de afrontar una gran variedad de tipos de tráfico, desde aplicaciones de banda ancha y elevada tasa binaria. En ese sentido, se aprovechan las grandes prestaciones que ofrece el uso de la fibra óptica para el transporte de información a altas velocidades y frecuencias, y por otra parte la alta movilidad que provee el uso de antenas para transmisión inalámbrica. Este trabajo se centra en el estudio del esquema de acceso NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access), dado que se considera una tecnología candidata para 5G. Específicamente, se proponen esquemas Fibra-Radio para el transporte de información para uno y dos canales vía fibra óptica y su posterior análisis de transmisión inalámbrica. Los resultados experimentales de los esquemas Fibra-Radio para la transmisión de señales digitales generadas por FPGAs, son soportados por respuestas de simulación obtenidas mediante el uso de los programas VPIPhotonics y Optisystem. Mientras que el enlace inalámbrico, así como el esquema NOMA, es estimado por simulaciones numéricas realizadas en MATLAB. Las evaluaciones consideran afectaciones inherentes a las transmisiones inalámbricas, como desvanecimientos, ruido e interferencias. Además, se realizan pruebas estadísticas considerando las influencias para diferentes niveles de ruido, y ubicación de los receptores en distintas posiciones dentro del sector de la celda de cobertura. De esta manera se pretende optimizar las prestaciones de estos sistemas al integrarlos, duplicando el número de destinatarios de las señales transmitidas en sistemas de última generación. Esto se lleva a cabo con el propósito de ofrecer una alternativa de optimización a nivel de capa física para un número creciente de usuarios de los sistemas de comunicaciones.This Thesis is located in the optical and wireless communications area. In particular, a Fiber-Radio system is used to transport information via optical fiber and its wireless distribution via an antenna. The use of Fiber-Radio systems is a consequence of the growing need for future 5G mobile communication systems to handle a wide variety of traffic types, from broadband and high bit-rate applications. In this sense, the great benefits of optical fiber for transporting information at high speeds and frequencies are taken advantage of, as well as, the high mobility provided by the use of antennas for wireless transmission. This work focuses on the study of the NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) access scheme, since it is considered as a candidate technology for 5G. Specifically, Fiber-Radio schemes are proposed to transport information for one and two channels via optical fiber and its subsequent wireless transmission analysis. The experimental Fiber-Radio results for transmitting digital signals generated by FPGAs are supported by simulation responses obtained using the VPIPhotonics, and Optisystem software. The wireless link and the NOMA scheme are estimated by numerical simulations performed in MATLAB. The evaluations consider effects inherent to wireless transmissions, such as fading, noise, and interference. In addition, statistical tests are performed considering the influences of different noise levels, and the location of the receivers in different positions within the coverage cell sector. In this way, it is intended to optimize the performance of these systems by integrating them and doubling the number of recipients of the transmitted signals in state-of-the-art systems. This is carried out to offer an optimization alternative at the physical layer level for a growing number of users of communication systems

Real-time Performance Evaluation of Yoga Poses Using the NVIDIA Jetson Nano: A Comparative Study Involving Stereo Vision and Body Angles Estimation Methods

Practice of Yoga has seen increased popularity in recent years as it provides several health benefits through physical, mental, and spiritual practices. While several online resources are available for people to perform yoga at home without requiring an instructor, unsupervised training can increase risk of injury, as users are not provided suggestions on how to improve. This thesis project proposes a system, hosted on an NVIDIA Jetson Nano, to evaluate user performance of yoga poses in real time. The MediaPipe Pose framework was enabled to perform pose detection to estimate the 3D location of several joints of the human body, which subsequently allowed to perform pose evaluation. Pose evaluation was performed by estimating several joint angles of a particular user and comparing them with a reference pose. The poses applied to this work were Goddess, Warrior II and Tree, which can be considered easy to perform and have been applied to other works in the literature. This work involved the implementation of both single camera and stereo vision systems, using one and two cameras, respectively, to evaluate their respective performances for human pose estimation and evaluation. Similarly, two methods to estimate body joint angles were implemented, the vector dot product and a procedure based on Inverse Kinematics. The estimated joint angles allowed to design and implement a protocol to assess users in real time while performing yoga. Through a Graphical User Interface, the proposed system provides users with a score ranging from 0 to 100, which is based on the percentage error between user angles and the reference pose. Additionally, the system enables a color scale system that visually indicates practitioners how to improve as they perform a pose. Pose detection and angle estimation results of the implemented frameworks were validated with the aid of a Kinect V1 device. Results prove that Stereo Vision outperforms the single camera system in terms of accuracy for 3D pose detection and angle estimation and is, therefore, more reliable for providing correct feedback. The proposed system will be of aid to individuals that practice yoga as it will minimize injury risk while improving physical and mental health

Predicción del Coeficiente de Esparcimiento en Maniquíes de Piel mediante una Red Neuronal Convolucional tipo U-Net

El coeficiente de esparcimiento, el coeficiente de absorción y el factor de anisotropía en tejidos son parámetros fundamentales en las ciencias biomédicas. Sin embargo, la determinación precisa de estos coeficientes sigue siendo un desafío, ya que los métodos tradicionales dependen de equipos especializados, simulaciones computacionales intensivas o suponen condiciones ideales, como la homogeneidad de los tejidos, las cuales no siempre reflejan la realidad clínica. Ante estas limitaciones, se presentan los resultados obtenidos mediante la modificación de una red neuronal convolucional tipo U-Net, diseñada para predecir con precisión el coeficiente de esparcimiento. Para entrenar el modelo, se creó una base de datos que contiene imágenes de diversos patrones de luz incoherente esparcida a través de maniquíes con diversas concentraciones de TiO2 y de TiO2 mezclado con tinte café, simulando las variaciones ópticas presentes en los tejidos biológicos. Finalmente, se presentan los resultados de la predicción de los coeficientes de esparcimiento y de absorción, y se comparan con mediciones experimentales obtenidas mediante un método de espectrofotometría con esfera integradora y un método numérico basado en Monte Carlo para multicapas, conocido como Monte Carlo Multi-Layered(MCML). Además, se evaluó el desempeño de la U-Net modificada para la predicción de los coeficientes en comparación con otras arquitecturas y métodos de aprendizaje automático.The scattering coefficient, the absorption coefficient, and the anisotropy factor in tissues are fundamental parameters in biomedical sciences. However, accurately determining these coefficients remains a challenge, as traditional methods rely on specialized equipment, computationally intensive simulations, or assume ideal conditions, such as tissue homogeneity, which do not always reflect clinical reality. To address these limitations, the results obtained using a modified U-Net convolutional neural network, designed to accurately predict the scattering coefficient, are presented. To train the model, a database was created containing images of various incoherent light patterns scattered through phantoms with different concentrations of TiO2 and TiO2 mixed with brown dye, simulating the optical variations present in biological tissues. Finally, the results of the scattering and absorption coefficient predictions are presented and compared with experimental measurements obtained using an integrating sphere spectrophotometry method and a numerical method based on Monte Carlo for multilayers, known as Monte Carlo Multi-Layered (MCML). Additionally, the performance of the modified U-Net in predicting the coefficients was evaluated in comparison with other architectures and machine learning methods

Models and Algorithms for Depot-Free Multiple Traveling Salesperson Problems

This thesis addresses different aspects of Depot-Free Multiple Traveling Salesperson Problems (DFmTSPs), which generalize the Multiple Traveling Salesperson Problem (mTSP). Unlike traditional mTSPs, DFmTSPs do not require the depot concept. Thus, they pose unique challenges that need to be addressed. This research primarily focuses on developing and analyzing mathematical models and algorithms for DFmTSPs. This document introduces innovative and novel integer programs that depend on the dummy depot concept. These integer programs show theoretical and practi- cal advantages since they are general enough to be useful for the main variants of DFmTSPs. Additionally, a two-phase constructive heuristic and a memetic algorithm are proposed to tackle large graph instances where exact methods are impractical. For the two-phase constructive heuristic, the cluster-first route-second technique is used. In the clustering phase, a heuristic for the Capacitated Vertex k-Center Problem is proposed. This heuristic is based on a relationship with the Minimum Capacitated Dominating Set. Afterward, for the routing phase, the farthest-first heuristic and Lin-Kernighan heuristic were used, the latter is one of the best-known heuristics for the classical Traveling Salesperson Problem (TSP) in the state-of-the-art. For the memetic algorithm, a deep study of the diversity of solutions is performed. Thus, diversity management techniques and novel genetic components are designed and analyzed. The performance of these algorithms is rigorously tested on various benchmark instances, demonstrating significant improvements in the quality of the returned solutions. The results underline the practical viability of the proposed models and algorithms, paving the way for future research in related optimization problems.Esta tesis aborda diferentes aspectos de los Problemas de Múltiples Agentes Viajeros sin almacenes (DFmTSPs, por sus siglas en inglés), los cuales generalizan el Problema de Múltiples Agentes Viajeros (mTSP). A diferencia del mTSP tradicional, los DFmTSPs no consideran el concepto de almacén. Por lo tanto, presentan retos únicos y específicos que deben ser considerados para su resolución. Esta investigación se centra en el desarrollo y análisis de modelos matemáticos y algoritmos para los DFmTSPs. Esta investigación propone formulaciones de programación entera que son inno- vadoras, novedosas, y que explotan el concepto de almacenes ficticios. Estas formula- ciones ofrecen ventajas teóricas y prácticas, ya que son lo suficientemente generales para abordar las principales variantes de los DFmTSPs. Además, se proponen una heurística constructiva de dos fases y un algoritmo memético para abordar instancias más grandes del estado del arte, en donde los métodos exactos resultan ser poco prácticos. Para la heurística constructiva de dos fases, se utiliza la técnica de cluster-first route-second (agrupar primero, enrutar después). En la fase de agrupamiento, se propone una heurística para el Problema de Localización de k Instalaciones Capacitadas (Capacitated Vertex k-center Problem), que se basa en una relación con el Conjunto Dominante Mínimo con Capacidades (Minimum Capacitated Dominating Set). Posteriormente, para la fase de enrutamiento se emplea la heurísticas farthest-first y la heurística Lin-Kernighan, la cual es considerada una de las mejores en el estado del arte para el problema clásico del Agente Viajero (TSP, por sus siglas en inglés). En cuanto al algoritmo memético, se realiza un estudio a profundidad de la diversi- dad de las soluciones. Para ello, se diseñan y analizan técnicas de gestión de diversidad explícita y operadores genéticos novedosos. El rendimiento de estos algoritmos es probado rigurosamente en diversas instancias del estado del arte, mostrando mejoras significativas en la calidad de las soluciones encontradas. Los resultados demuestran la viabilidad práctica de los modelos y de los algoritmos propuestos, además de sentar las bases para futuras investigaciones en problemas de optimización relacionados

Explicaciones Visuales Post Hoc (XAI): Un enfoque orientado hacia la Leucemia Linfoblástica Aguda

En este estudio se evaluaron las características morfológicas de componentes sanguíneos en imágenes mediante métodos de generación de mapas de relevancia, parte de la Inteligencia Artificial Explicativa (XAI). Se usaron seis métodos (Gradient, ABS Gradient, GradientInput, LRPz, Deep Taylor y Grad-CAM) sobre seis arquitecturas de redes neuronales convolucionales (VGG-16, VGG-19, MobileNet V1, ResNet18, ResNet50 y GoogleNet). La evaluación se realizó en dos fases, empleando las bases de datos “The Cancer Imaging Archive” y “ALL-IDB2”. En la primera fase, expertos hematólogos concluyeron que la combinación del método Gradient*Input con los modelos VGG-19 y ResNet50 fue la más efectiva en imágenes segmentadas. En la segunda fase, el modelo GoogleNet combinado con Grad-CAM mostró una mayor precisión en imágenes sin segmentar. La principal contribución de este estudio es la validación de diversas configuraciones de CNN y métodos de generación de mapas de relevancia, sugiriendo la integración de otros tipos de XAI para mejorar el diagnóstico de la ALL.This study evaluated the morphological characteristics of blood components in images using relevance map generation methods, part of Explainable Artificial Intelligence (XAI). Six methods (Gradient, ABS Gradient, Gradient*Input, LRPz, Deep Taylor, and Grad-CAM) were applied to six convolutional neural network architectures (VGG-16, VGG-19, MobileNet V1, ResNet18, ResNet50, and GoogleNet). The evaluation was conducted in two phases, using the databases "The Cancer Imaging Archive" and "ALL-IDB2". Expert hematologists concluded that combining the Gradient*Input method with the VGG-19 and ResNet50 models was the most effective in segmented images. In the second phase, the GoogleNet model combined with Grad-CAM showed a 43.61% accuracy in unsegmented images. The main contribution of this study is the validation of different configurations of CNNs and relevance map generation methods, suggesting the integration of other types of XAI to improve ALL diagnoses