Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Detección y Clasificación de Tejidos Anómalos en Mamografías Digitales Mediante Redes Neuronales Convolucionales.
Año:2015
Áreas de investigación
  • Ingenierías
Datos
Descripción
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.
Internacional
No
Nombre congreso
XXXIII Congreso anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica.
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Madrid, España
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-84-608-3354-3
DOI
Fecha inicio congreso
04/11/2015
Fecha fin congreso
06/11/2015
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Hasta la página
18
Título de las actas
CASEIB 2015
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Centro o Instituto I+D+i: Centro de Domótica Integral, CEDINT
  • Departamento: Matemática Aplicada a Las Tecnologías de la Información y Las Comunicaciones