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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Universidad La Salle
2007
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=34202805 |
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| _version_ | 1866557032570552320 |
|---|---|
| author | Núria Maciá Antolinez |
| author_facet | Núria Maciá Antolinez |
| contents | Métricas de complejidad para la transformación del problema de la detección de cáncer basado en mamografías Núria Maciá Antolinez Ester Bernadó Mansillas Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) mamografías clasificadores microcalcificaciones métricas de complejidad Desde el GRSI (por sus siglas en inglés), Grupo de Investigación enSistemas Inteligentes de la Salle, se trabaja en diferentes vertientes delproblema de la detección de cáncer de mama. Las líneas deinvestigación han abordado el procesado de la imagen de lasmamografías, la extracción de datos para configurar la descripción de losatributos relevantes y la predicción del diagnóstico médico conclasificadores aplicando técnicas de aprendizaje automático.El problema parte de una base de datos en la cual se describen lasmicrocalcificaciones presentes en una mamografía. Cada pacientedispone de un conjunto variable de microcalcificaciones que para sertratadas deben resumirse en un caso sintético. Clásicamente, esteaspecto se ha resuelto realizando la media de las descripciones de todaslas microcalcificaciones y de este modo obtener un único caso. Sinembargo, este procedimiento, conocido como aplanamiento de los datos,no está respaldado por ningún fundamento. Por lo tanto, este proyectopretende evaluar posibles transformaciones y determinar cuál es la mejorpara sintetizar un caso.En una primera fase, se presenta el estudio de diferentes métodospara transformar las microcalcificaciones y, en una segunda fase, elanálisis que indica cuál es la transformación que aporta más informaciónpara la clasificación. Para ello, se aplican varias métricas de complejidadque caracterizan la dificultad del problema basándose en el conjunto dedatos propuesto. Para completar el proyecto y extraer las conclusionessobre las propuestas de transformación y la garantía que ofrecen las métricas, los resultados obtenidos se validan con los resultadosgenerados por sistemas clasificadores. 2007 artículo científico 1405-6690 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=34202805 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=342 Revista del Centro de Investigación. Universidad La Salle application/pdf Universidad La Salle Revista del Centro de Investigación. Universidad La Salle (México) Num.28 Vol.7 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_34202805 |
| language | es |
| publishDate | 2007 |
| publisher | Universidad La Salle |
| spellingShingle | Métricas de complejidad para la transformación del problema de la detección de cáncer basado en mamografías Núria Maciá Antolinez Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) mamografías clasificadores microcalcificaciones métricas de complejidad Métricas de complejidad para la transformación del problema de la detección de cáncer basado en mamografías Núria Maciá Antolinez Ester Bernadó Mansillas Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) mamografías clasificadores microcalcificaciones métricas de complejidad Desde el GRSI (por sus siglas en inglés), Grupo de Investigación enSistemas Inteligentes de la Salle, se trabaja en diferentes vertientes delproblema de la detección de cáncer de mama. Las líneas deinvestigación han abordado el procesado de la imagen de lasmamografías, la extracción de datos para configurar la descripción de losatributos relevantes y la predicción del diagnóstico médico conclasificadores aplicando técnicas de aprendizaje automático.El problema parte de una base de datos en la cual se describen lasmicrocalcificaciones presentes en una mamografía. Cada pacientedispone de un conjunto variable de microcalcificaciones que para sertratadas deben resumirse en un caso sintético. Clásicamente, esteaspecto se ha resuelto realizando la media de las descripciones de todaslas microcalcificaciones y de este modo obtener un único caso. Sinembargo, este procedimiento, conocido como aplanamiento de los datos,no está respaldado por ningún fundamento. Por lo tanto, este proyectopretende evaluar posibles transformaciones y determinar cuál es la mejorpara sintetizar un caso.En una primera fase, se presenta el estudio de diferentes métodospara transformar las microcalcificaciones y, en una segunda fase, elanálisis que indica cuál es la transformación que aporta más informaciónpara la clasificación. Para ello, se aplican varias métricas de complejidadque caracterizan la dificultad del problema basándose en el conjunto dedatos propuesto. Para completar el proyecto y extraer las conclusionessobre las propuestas de transformación y la garantía que ofrecen las métricas, los resultados obtenidos se validan con los resultadosgenerados por sistemas clasificadores. 2007 artículo científico 1405-6690 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=34202805 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=342 Revista del Centro de Investigación. Universidad La Salle application/pdf Universidad La Salle Revista del Centro de Investigación. Universidad La Salle (México) Num.28 Vol.7 |
| title | Métricas de complejidad para la transformación del problema de la detección de cáncer basado en mamografías |
| topic | Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) mamografías clasificadores microcalcificaciones métricas de complejidad |
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