{"id":43778,"date":"2020-11-03T08:29:42","date_gmt":"2020-11-03T12:29:42","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ing.una.py\/?p=43778"},"modified":"2025-02-17T13:08:09","modified_gmt":"2025-02-17T16:08:09","slug":"desarrollo-un-sistema-de-deteccion-temprana-del-cancer-de-mamas-con-inteligencia-artificial-y-tecnicas-basadas-en-algoritmos-de-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=43778","title":{"rendered":"Desarroll\u00f3 un sistema de detecci\u00f3n temprana del c\u00e1ncer de mamas con inteligencia artificial y t\u00e9cnicas basadas en algoritmos de Deep Learning"},"content":{"rendered":"<p><![CDATA[<strong><em>\u00abDetecci\u00f3n temprana del c\u00e1ncer de mamas con inteligencia artificial y t\u00e9cnicas basadas en algoritmos de Deep Learning\u00bb<\/em><\/strong> se denomina la presentaci\u00f3n del Trabajo Final de Grado (TFG) que present\u00f3 el ahora ingeniero electr\u00f3nico <strong>Miguel \u00c1ngel Mar\u00eda Lezcano Romero<\/strong>, como \u00faltima prueba para egresar de la carrera de <strong>Ingenier\u00eda Electr\u00f3nica de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA)<\/strong>. La exitosa defensa del trabajo se realiz\u00f3 el lunes 02 de noviembre en la Instituci\u00f3n. <!--more-->\nSeg\u00fan la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS), el c\u00e1ncer de mama es el tipo de c\u00e1ncer m\u00e1s com\u00fan en la poblaci\u00f3n femenina en Am\u00e9rica Latina y el Caribe. M\u00e1s de 462 mil nuevos casos son diagnosticados anualmente, lo que representa el 27 % del total de c\u00e1nceres femeninos y causa alrededor de 100 mil muertes al a\u00f1o. La incidencia de esta enfermedad se encuentra en aumento y para el 2030 se prev\u00e9 que el n\u00famero de mujeres diagnosticadas con c\u00e1ncer de mama aumenta en un 34 %. Este crecimiento se debe a factores como el aumento de la urbanizaci\u00f3n, el crecimiento en la expectativa de vida, las terapias hormonales y la adopci\u00f3n de estilos de vida poco saludables.\nMediante la observaci\u00f3n del tejido mamario, en pel\u0131cula o imagen digital, se pueden encontrar indicios de microcalcificaciones, masas o asimetr\u0131as. Estas anomal\u0131as deber\u00e1n clasificarse posteriormente, teniendo en cuenta el historial cl\u0131nico del paciente, en una de seis categor\u0131as seg\u00fan la clasificaci\u00f3n BIRADS (Breast Imaging Reporting and Data System). De acuerdo a la categor\u00eda asignada, el m\u00e9dico puede recomendar un m\u00e9todo m\u00e1s invasivo como la mamograf\u0131a de detecci\u00f3n o una biopsia, para brindar un diagn\u00f3stico definitivo al paciente. El constante avance de la tecnolog\u00eda ha demostrado ser un aliado fundamental del sistema de Salud. Gracias a avances en el \u00e1rea de la visi\u00f3n artificial y el procesamiento de im\u00e1genes, las investigaciones referentes a las herramientas de CAD est\u00e1n ayudando a los pacientes a recibir una mejor atenci\u00f3n m\u00e9dica.\nEn el Trabajo Final de Grado se present\u00f3 el desarrollo de una herramienta de diagn\u00f3stico asistido por ordenador (CAD) de dos etapas. La primera etapa est\u00e1 compuesta por un modelo de red neuronal convolucional llamado U-Net, que segmenta las posibles masas benignas y malignas, separando los p\u0131xeles que las componen del tejido circundante. La segunda etapa est\u00e1 compuesta de un clasificador ResNet50 capaz de identificar la morfolog\u00eda de la masa segmentada en la primera etapa, para clasificarla dentro de la categor\u0131a Breast Imaging Reporting and Data System (BIRADS), lo cual dar\u0131a al especialista radiologo una idea m\u00e1s clara sobre su benignidad o malignidad.]]>    \t<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00abDetecci\u00f3n temprana del c\u00e1ncer de mamas con inteligencia artificial y t\u00e9cnicas basadas en algoritmos de Deep Learning\u00bb se denomina la presentaci\u00f3n del Trabajo Final de Grado (TFG) que present\u00f3 el ahora ingeniero electr\u00f3nico Miguel \u00c1ngel Mar\u00eda Lezcano Romero, como \u00faltima prueba para egresar de la carrera de Ingenier\u00eda Electr\u00f3nica de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA). 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