Un sistema asistido por computador para el diagnóstico de cáncer de mama en mamografías basado en métodos de aprendizaje de máquinas

Abstract

Este trabajo presenta los resultados obtenidos durante una pasantía de investigación cuyo objetivo principal fue el desarrollo de un sistema de diagnóstico asistido por computador (CAD, por sus siglas en inglés) enfocado en el cáncer de mama en imágenes de mamografías. La pasantía correspondió a la continuación de un trabajo en equipo previamente iniciado, el cual había abordado exitosamente la detección de la región de interés en las mamografías, delimitando un recuadro que contenía la masa sospechosa. En esta segunda fase de la pasantía, se planteó como objetivo principal el diagnóstico de la región de interés previamente detectada, con el fin de determinar el nivel de alerta asociado al caso del paciente, diferenciando entre hallazgos con alta probabilidad de malignidad y aquellas con bajo riesgo. Para ello, se realizó una revisión de trabajos previos relacionados con la temática, con el propósito de identificar metodologías viables que pudieran ser replicadas o adaptadas. Gracias a esta búsqueda, se identificó un enfoque que permite entrenar modelos de clasificación de imágenes mediante técnicas de aprendizaje profundo, específicamente utilizando redes neuronales (CNN). Con la metodología seleccionada, se implementaron y entrenaron modelos de redes neuronales utilizando el conjunto de datos de imágenesVinDr-Mammo(Nguyen et al., 2022). Se aplicaron técnicas adecuadas de preprocesamiento y se entrenó la CNN para distinguir entre las clases de alto riesgo y bajo riesgo. Posteriormente, se evaluó el desempeño de los modelos entrenados, observando resultados favorables que confirmaron la viabilidad del enfoque elegido.