HERRAMIENTA DE CLASIFICACION DE EQUIMOSIS CUTANEAS MEDIANTE REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES PARA EL APOYO PERICIAL EN CASOS DE VIOLENCIA DE GENERO
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Date
2026-01-01
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UNIVERSIDAD LA SALLE - TUTOR: Javier Heredia Poma
Abstract
La violencia de género exige mecanismos periciales más objetivos para documentar lesiones. Este trabajo presenta el desarrollo de una herramienta computacional basada en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para la clasificación automatizada de equimosis cutáneas, orientada a apoyar el
análisis pericial forense en casos de violencia de género en Bolivia. Mediante la metodología ágil Extreme Programming, integrada con CRISP-DM, se identificaron las características morfológicas y cromáticas discriminantes de las equimosis y se construyó un dataset balanceado de 1,960 imágenes en tres categorías de tono de piel (claro, medio, oscuro), con etiquetado supervisado y validación por expertos. Se implementó un modelo mediante transfer learning progresivo sobre VGG16, seleccionada por su interpretabilidad mediante Grad-CAM y estabilidad cromática ante variaciones fenotípicas. El modelo alcanzó una exactitud del 91.3%, F1-Score de 91.4%, Kappa de Cohen de 0.826 y AUC-ROC de 0.954, con desempeño diferenciado por tono de piel mediante umbrales adaptativos. La herramienta se integró en un sistema cliente servidor con interfaz para peritos, gestión de casos y reportes, validado por especialistas forenses con alta satisfacción. Los resultados confirman un apoyo objetivo, reproducible y sensible a la diversidad enotípica, que reduce tiempos y sesgos en la documentación de evidencias judiciales.