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Un análisis exhaustivo de los modelos asistidos por computadora para el diagnóstico del cáncer de mama utilizando imágenes de histopatología

Autores: Labrada, Alberto; Barkana, Buket D.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Un análisis exhaustivo de los modelos asistidos por computadora para el diagnóstico del cáncer de mama utilizando imágenes de histopatología


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Bioingeniería

Palabras clave

Cáncer de seno
Investigación
Aprendizaje automático
Histopatología
Diagnóstico

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 39

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El cáncer de mama es el segundo cáncer más común en mujeres que son principalmente de mediana edad y mayores. La Sociedad Americana del Cáncer informó que el riesgo promedio de desarrollar cáncer de mama en algún momento de su vida es de aproximadamente el 13%, y esta tasa de incidencia ha aumentado en un 0.5% por año en los últimos años. Se realiza una biopsia cuando las pruebas de detección y los resultados de imágenes muestran cambios sospechosos en el seno. Los avances en las capacidades y el rendimiento del sistema asistido por computadora han impulsado la investigación utilizando imágenes de histopatología en el diagnóstico del cáncer. Los avances en el aprendizaje automático y las redes neuronales profundas han aumentado enormemente el número de estudios que desarrollan modelos de detección y clasificación computarizados. La naturaleza dependiente del conjunto de datos y el enfoque de prueba y error del rendimiento de las redes profundas han producido resultados variables en la literatura. Este trabajo revisa de manera integral los estudios publicados entre 2010 y 2022 sobre conjuntos de datos de dominio público comúnmente utilizados y metodologías utilizadas en el preprocesamiento, segmentación, ingeniería de características, enfoques de aprendizaje automático, clasificadores y métricas de rendimiento.

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