CIENTÍFICOS DEL IPN
DETECTAN CÁNCER DE MAMA A TRAVÉS DE REDES NEURONALES
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La investigación permite a
médicos y radiólogos evitar falsos diagnósticos
Ante el alto número de
falsos positivos que se registran en las mujeres al realizarse una mamografía,
científicos del Instituto Politécnico Nacional (IPN) trabajan en reducir estos
diagnósticos erróneos a través del empleo de redes neuronales artificiales y
algoritmos computacionales, con el objeto de apoyar a los radiólogos y médicos
a detectar posible cáncer de mama.
El doctor Rolando Flores
Carapia y el alumno Hugo Flores Gutiérrez del Centro de Innovación y Desarrollo
Tecnológico en Cómputo (Cidetec), así como el doctor Benjamín Luna Benoso de la
Escuela Superior de Cómputo (Escom), aseguraron que el manejo de mamografías
digitales por medio de redes neuronales es sensible a algunos factores como la
densidad de la mama, la presencia de etiquetas o el músculo pectoral.
Este trabajo consiste en una
serie de pasos para detectar cáncer de mama: tratamiento digital de imágenes,
segmentación de la mamografía digital, extracción de características; además de
la clasificación y respuesta. Con estas etapas se puede saber si la paciente
tiene cáncer o no.
“El uso de redes neuronales
artificiales fue probado con la base de datos mini-MIAS, la cual contiene
imágenes de mamografías que son usadas para trabajos de investigación a nivel
mundial, aunque lo ideal es poder contar con el apoyo de un hospital o centro
médico para crear un banco de imágenes propias de México”, explicó Benjamín
Luna.
Hoy en día, el cáncer de
mama es un problema donde únicamente el 10 por ciento de los casos son
detectados en etapa temprana, dando un panorama poco alentador. También se sabe
que la técnica que mejor detecta anomalías en la mama son las mamografías, ya
que a través de éstas los médicos y radiólogos pueden dar un panorama del
estado de los senos.
“Nuestro objetivo es representar cada mama
como un patrón, algo numérico, una vez que se tienen todas las mamografías
clasificadas. La prueba final es introducirle patrones desconocidos que nos
digan si la paciente tiene o no cáncer”, indicó. Más información >>
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