Algoritmo para la detección de cáncer de mama en mastografías digitales utilizando aprendizaje de máquina
El siguiente proyecto de investigación puede ser implementado como una herramienta de detección en la rama de la oncología, ya que se pretende mejorar la precisión predictiva de los radiólogos en cuanto a las mastografías digitales para lograr la disminución de falsos positivos y así, poder evitar p...
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| Format: | Trabajo recepcional licenciatura |
| Language: | spa |
| Published: |
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
2019
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/20.500.11961/5049 |
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| Summary: | El siguiente proyecto de investigación puede ser implementado como una herramienta de detección en la rama de la oncología, ya que se pretende mejorar la precisión predictiva de los radiólogos en cuanto a las mastografías digitales para lograr la disminución de falsos positivos y así, poder evitar posteriores estudios invasivos innecesarios, al igual que la disminución de falsos negativos para que las personas que presenten cáncer comiencen de manera oportuna con su tratamiento. La idea del proyecto surgió de un reto en línea llamado “The Digital Mammography DREAM challenge” [1], propuesto por 32 personas de diferentes organizaciones de las cuales participan: Sage Bionetworks, IBM Research, Seattle Cancer Care Alliance, FDA (por sus siglas en inglés Food and Drug Administration), National Cancer Institute, Group Health Cooperative, Icahn School of Medicine at Mount Sinai y el Instituto Nazionale di Fisica Nucleare, por medio de Synapse, una plataforma de gestión de datos y análisis científicos en desarrollo por Sage Bionetworks como un servicio gratuito que se proporciona a la comunidad científica para cualquier proyecto de ciencia. En la UACJ, el Dr. José Manuel Mejía que pertenece al grupo de Procesamiento Avanzado de Imágenes Médicas se vio interesado en el desarrollo de este proyecto, el cual surge bajo la línea y aplicación de Procesamiento de Imágenes Médicas. |
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