Redes Bayesianas para la clasificación de masas en mamografías

Fuente: Universidad Tecnológica de la Mixteca

Actualmente en México, el cáncer de mama ocupa el primer lugar como causa de muerte, por cáncer, entre las mujeres. En este trabajo se explora el uso de las redes Bayesianas en la clasificación de masas en imágenes de mamografías. Dichas redes son modelos gráficos probabilísticos que han sido utiliz...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Pedro Gabriel, Rolando, Cruz Barbosa, Raúl
Formato:	article
Lenguaje:	español
Publicado:	Universidad Tecnológica de la Mixteca 2013
Materias:	clasificación, cáncer de mama, mamografía, modelos gráficos 7 INGENIERIA Y TECNOLOGIA
Acceso en línea:	Acceder al recurso
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

_version_	1877695580977758208
author	Pedro Gabriel, Rolando Cruz Barbosa, Raúl
author_facet	Pedro Gabriel, Rolando Cruz Barbosa, Raúl
author_sort	Pedro Gabriel, Rolando
collection	Repositorio Institucional UTM
description	Actualmente en México, el cáncer de mama ocupa el primer lugar como causa de muerte, por cáncer, entre las mujeres. En este trabajo se explora el uso de las redes Bayesianas en la clasificación de masas en imágenes de mamografías. Dichas redes son modelos gráficos probabilísticos que han sido utilizadas en la Medicina, debido a su capacidad para capturar el conocimiento de expertos y de trabajar en dominios inciertos. Aquí, se presenta una comparación del desempeño de modelos del tipo Naive Bayes, Naive Bayes aumentado a árbol (TAN), Clasificador Bayesiano K-dependiente (KDB) y Naive Bayes aumentado a bosque (FAN). Estos modelos fueron construidos con un conjunto de 67 características de ubicación, intensidad, forma y textura; y evaluados con el método Leave-one-out cross validation. Las características mencionadas fueron extraídas de un conjunto de datos público denominado mini-MIAS. Los resultados experimentales muestran que modelos del tipo TAN y FAN, construidos con un subconjunto de once características, logran un desempeño de 0.81 en exactitud, 0.65 en sensibilidad y 0.89 en especificidad. Por lo tanto, se considera que estos modelos, los cuales permiten dependencias entre variables (características), son adecuados y prometedores para la clasificación automatizada de masas.
format	article
id	utm-123456789-224
institution	Universidad Tecnológica de la Mixteca
language	Spanish
publishDate	2013
publisher	Universidad Tecnológica de la Mixteca
record_format	dspace
spelling	Redes Bayesianas para la clasificación de masas en mamografías ROLANDO PEDRO GABRIEL;435965 Pedro Gabriel, Rolando Cruz Barbosa, Raúl Rodríguez López, Verónica VERONICA RODRIGUEZ LOPEZ;101948 clasificación, cáncer de mama, mamografía, modelos gráficos 7 INGENIERIA Y TECNOLOGIA Actualmente en México, el cáncer de mama ocupa el primer lugar como causa de muerte, por cáncer, entre las mujeres. En este trabajo se explora el uso de las redes Bayesianas en la clasificación de masas en imágenes de mamografías. Dichas redes son modelos gráficos probabilísticos que han sido utilizadas en la Medicina, debido a su capacidad para capturar el conocimiento de expertos y de trabajar en dominios inciertos. Aquí, se presenta una comparación del desempeño de modelos del tipo Naive Bayes, Naive Bayes aumentado a árbol (TAN), Clasificador Bayesiano K-dependiente (KDB) y Naive Bayes aumentado a bosque (FAN). Estos modelos fueron construidos con un conjunto de 67 características de ubicación, intensidad, forma y textura; y evaluados con el método Leave-one-out cross validation. Las características mencionadas fueron extraídas de un conjunto de datos público denominado mini-MIAS. Los resultados experimentales muestran que modelos del tipo TAN y FAN, construidos con un subconjunto de once características, logran un desempeño de 0.81 en exactitud, 0.65 en sensibilidad y 0.89 en especificidad. Por lo tanto, se considera que estos modelos, los cuales permiten dependencias entre variables (características), son adecuados y prometedores para la clasificación automatizada de masas. 2019-07-08T17:54:13Z 2019-07-08T17:54:13Z 2013-09 article publishedVersion Pedro, R., Rodríguez, V. y Cruz, R. (2013). Redes Bayesianas para la clasificación de masas en mamografías. TEMAS DE CIENCIA Y TECNOLOGÍA, 17(51), 11-24. http://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/224 spa REPOSITORIO NACIONAL CONACYT openAccess Atribución No Comercial Sin Derivadas http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 application/pdf Universidad Tecnológica de la Mixteca
spellingShingle	Redes Bayesianas para la clasificación de masas en mamografías Pedro Gabriel, Rolando Cruz Barbosa, Raúl clasificación, cáncer de mama, mamografía, modelos gráficos 7 INGENIERIA Y TECNOLOGIA
title	Redes Bayesianas para la clasificación de masas en mamografías
title_full	Redes Bayesianas para la clasificación de masas en mamografías
title_fullStr	Redes Bayesianas para la clasificación de masas en mamografías
title_full_unstemmed	Redes Bayesianas para la clasificación de masas en mamografías
title_short	Redes Bayesianas para la clasificación de masas en mamografías
title_sort	redes bayesianas para la clasificación de masas en mamografías
topic	clasificación, cáncer de mama, mamografía, modelos gráficos 7 INGENIERIA Y TECNOLOGIA
topic_facet	clasificación, cáncer de mama, mamografía, modelos gráficos 7 INGENIERIA Y TECNOLOGIA
url	http://repositorio.utm.mx/handle/123456789/224

Ejemplares similares