Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Communications at congresses:
Detección y clasificación de microcalcificaciones mediante redes neuronales convolucionales
Year:2015
Research Areas
  • Engineering
Information
Abstract
Las redes neuronales convolucionales (CNN) están demostrando una sorprendente capacidad para reconocimiento de imágenes en tareas de clasificación con grandes conjuntos de entrenamiento y múltiples clases de salida, en algunos casos comparable a la capacidad humana. En el presente trabajo se estudia un sistema para la clasificación completa de una imagen mamográfica, en benigna o maligna, a partir de las microcalcificaciones presentes en una zona segmentada de 256 x 256 píxeles. El sistema es una red neuronal convolucional de tres niveles que se entrena con 100 imágenes de casos reales extraídos de la base de datos DDSM. Los resultados indican la aplicabilidad de las CNN, bajo el enfoque del aprendizaje profundo mediante sistemas de múltiples niveles jerárquicos de complejidad creciente, a problemas de reconocimiento de imágenes médicas de elevada dificultad.
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
From page
92
To page
95
CASEIB 2015
Participants
  • Autor: J. A. Manzano Lizcano1, (Departamento de Matemática Aplicada a las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones)
  • 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)
Cofinanciación del MINECO en el marco del Programa INNPACTO (IPT-020000-2010-22)