Tesis
Detección automática de anomalías presentes en mamografías digitales
Fecha
2016-11-30Registro en:
Martínez Rodríguez, Fernando Carlos, (2014). Detección automática de anomalías presentes en mamografías digitales. (Maestría en Tecnología de Cómputo), Instituto Politécnico Nacional, Centro
de Innovación y Desarrollo Tecnológico en Cómputo, México.
Autor
Martínez Rodríguez, Fernando Carlos
Institución
Resumen
El cáncer de mama es una de las principales causas de muerte entre las mujeres. Hoy en día la mamografía es la técnica más adoptada por los radiólogos para realizar una detección temprana del cáncer de mama, al ser imágenes las mamografías digitales en estas se pueden emplear algoritmos computacionales para ayudar a los radiólogos a detectar posible cáncer de mama en las mamografías.
El manejo de mamografías digitales por medio de algoritmos computacionales es sensible a algunos factores como la densidad de la mama, la presencia de etiquetas o el músculo pectoral. El preprocesamiento y segmentación de imágenes de mamografía es un paso muy importante en el análisis y detección de cáncer de mama, ya que podría reducir el número de falsos positivos.
Se debe de considerar que para obtener resultados positivos dentro de la clasificación, las muestras tienen que tener características que las distingan entre las clases presentes, por lo cual la extracción de características correcta es indispensable para una correcta clasificación.
Este trabajo de tesis de maestría presenta una serie de pasos para detectar el cáncer de mama. Estos pasos son: tratamiento digital de imágenes, segmentación, extracción de características y clasificación.
Con estos pasos se puede obtener una respuesta a una mamografía digital, en donde, la respuesta sería si la mamografía contiene cáncer.
Los algoritmos propuestos en este trabajo fueron probados con la base de datos mini-MIAS. La cual contiene imágenes de mamografías y las cuales son usadas en otros trabajos realizados.