Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Communications at congresses:
Detección y Clasificación de Tejidos Anómalos en Mamografías Digitales Mediante Redes Neuronales Convolucionales.
Year:2015
Research Areas
  • Engineering
Information
Abstract
El cáncer de mama constituye un problema de salud global que supone más del 25% de los nuevos casos de cáncer en mujeres y en el que la detección precoz mediante la realización de mamografías juega un papel fundamental. Este trabajo presenta un sistema novedoso de detección y clasificación de anomalías en imágenes mamográficas mediante redes neuronales convolucionales (CNN). Se trata de un sistema ambicioso que permite distinguir entre cinco clases de mamografías: sin anomalías, con masas tumorales benignas, con masas tumorales malignas, con microcalcificaciones benignas o con microcalcificaciones malignas. Este trabajo evalúa no solo la precisión de las CNN aplicadas a este problema concreto, sino también la influencia de otros parámetros como la inclusión de una etapa de mejora de la calidad de la imagen o la resolución y cantidad de imágenes utilizadas para entrenar la red.
International
No
Congress
XXXIII Congreso anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica.
960
Place
Madrid, España
Reviewers
Si
ISBN/ISSN
978-84-608-3354-3
Start Date
04/11/2015
End Date
06/11/2015
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14
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18
CASEIB 2015
Participants
  • Autor: Juana Gonzalez Bueno (Universidad Politécnica de Madrid)
  • Autor: Belen Rios Sanchez (UPM)
  • Autor: Maria del Carmen Sanchez Avila (UPM)
Research Group, Departaments and Institutes related
  • Creador: Centro o Instituto I+D+i: Centro de Domótica Integral, CEDINT
  • Departamento: Matemática Aplicada a Las Tecnologías de la Información y Las Comunicaciones
S2i 2019 Observatorio de investigación @ UPM con la colaboración del Consejo Social UPM
Cofinanciación del MINECO en el marco del Programa INNCIDE 2011 (OTR-2011-0236)
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