En este trabajo se han utilizado redes neuronales convolucionales para la seg-
mentación de imágenes biomédicas obtenidas mediante microscopia electrónica.
El trabajo se ha desarrollado usando la librerı́a de Keras y ayudándonos
de la herramienta Google Colaboratory para la ejecución de los modelos más
pesados computacionalmente. Se ha comenzado entrenando redes neuronales
artificiales para ir adentrándonos en el funcionamiento de la librerı́a. Después
se ha entrenado una red preentrenada, concretamente la VGG16, bloqueando
todas sus capas convolucionales y dejando alguna desbloqueada. Y finalmente
se ha modelado una red neuronal convolucional siguiendo la estructura de la red
U-Net. Esta red ha dado buenos resultados en la segmentación de imágenes y
se utiliza sobre todo en la segmentación de imágenes biomédicas.
La base de datos del caso principal, se ha obtenido de la competición lanza-
da en el International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) de 2012 y está
compuesta por un conjunto de cortes de microscopia electrónica para entrenar
algoritmos de aprendizaje automáticos y ası́ poder realizar la segmentación au-
tomática de neuritas
