Detección de tejido canceroso mamario a partir de técnicas de aprendizaje automático en imágenes de histología
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Date
2024
Director
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
El cáncer de mama femenino es el más común a nivel mundial, con 2,3 millones de casos diagnosticados anualmente y un riesgo de recurrencia del 15%. La detección temprana es crucial para mejorar el tratamiento y las tasas de supervivencia. Sin embargo, el análisis visual de imágenes histológicas es complejo y subjetivo, lo que lleva a errores en el diagnóstico. Este proyecto desarrolló un modelo de clasificación de imágenes histológicas utilizando aprendizaje automático para detectar tejido canceroso mamario, con el objetivo de apoyar a los especialistas en la detección temprana y precisa de la enfermedad. Se recopilaron imágenes histopatológicas de bases de datos públicas, se entrenó un modelo de clasificación supervisada, y se validó su rendimiento para asegurar su precisión y confiabilidad.
Description
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Female breast cancer is the most common cancer worldwide, with 2.3 million cases diagnosed annually and a recurrence risk of 15%. Early detection is crucial to improve treatment and survival rates. However, visual analysis of histological images is complex and subjective, leading to errors in diagnosis. This project developed a histological image classification model using machine learning to detect breast cancer tissue, with the aim of supporting specialists in the early and accurate detection of the disease. Histopathological images were collected from public databases, a supervised classification model was trained, and its performance was validated to ensure its accuracy and reliability.
Keywords
Cáncer de mama femenino, Detección temprana, Biopsias, Técnicas histológicas, Análisis visual, Aprendizaje automático, Clasificación de imágenes, Histopatológicas Female breast cancer, Early detection, Biopsies, Histological techniques, Visual analysis, Machine learning, Image classification, Histopathological