Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Detección y clasificación de microcalcificaciones mediante redes neuronales convolucionales
Año:2015
Áreas de investigación
  • Ingenierías
Datos
Descripción
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.
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
Desde la página
92
Hasta la página
95
Título de las actas
CASEIB 2015
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • 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)
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
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