Detección automática de microcalcificaciones en mamografías digitales

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dc.contributor.advisorLoaiza-Correa, Humberto
dc.contributor.advisorNope Rodríguez, Sandra Esperanza
dc.contributor.authorPalta, Felipe
dc.date.accessioned2024-04-15T14:14:12Z
dc.date.available2024-04-15T14:14:12Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEn este documento se presenta el desarrollo de un sistema de visión artificial para la detección automática de microcalcificaciones en mamografías digitales utilizando máquinas de aprendizaje superficial. Se plantea y ejecuta una metodología partiendo de las etapas básicas de la construcción de un sistema de visión tradicional, empezando por la selección de la base datos MIAS. Luego, se emplea una etapa de preprocesamiento y segmentación del área de interés para así extraer, a partir de ventanas previamente recortadas, las características más apropiadas para la discriminación de las clases y seleccionar las mejores para finalmente implementar una serie de clasificadores: RNA, SVM, K-NN y NB basado en un esquemade pruebas, estableciendo un umbral mínimo de 95 % de exactitud para las primeras tres y un mínimo de 80 % de exactitud para NB, para así seleccionar los mejores modelos de acuerdo a un análisis de varianza ANOVA. Posteriormente, se evalúa el desempeño de esta solución, utilizando métricas apropiadas para datasets desbalanceados como lo son la precisión y la sensibilidad, ponderando esta última con el fin de contrarrestar el efecto del desbalance dentro del ground truth proporcionado por los expertos, obteniendo un 99.8 % de precisión y un 77 % de sensibilidad para una imagen mamográfica completa.
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMAGISTER EN INGENIERÍA - ÉNFASIS EN INGENIERÍA ELECTRÓNICAspa
dc.format.extent1 recurso en línea (170 páginas)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/29014
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.facultyFACULTAD DE INGENIERÍAspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programMAESTRÍA EN INGENIERÍA - ÉNFASIS EN INGENIERÍA ELECTRÓNICAspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.subject.lembVisión artificial
dc.subject.lembMamografía
dc.subject.lembCáncer de mama
dc.titleDetección automática de microcalcificaciones en mamografías digitales
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
person.identifier.orcid0000-0002-0858-320X
person.identifier.orcid0000-0003-0245-1086
relation.isAuthorOfPublicationd9ed7e83-87fc-4dd7-b977-f9109309a6c4
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscoveryd9ed7e83-87fc-4dd7-b977-f9109309a6c4
relation.isDirectorOfPublication663c0648-5dcc-4949-b040-be42c44a5ef8
relation.isDirectorOfPublication80e0aaee-68fa-4182-aef1-ebe91a43cfb4
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