Detección asistida por computadora de IDC utilizando arquitecturas neuronales profundas
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El cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente entre las mujeres. Las tasas de supervivencia y el pronóstico del cáncer de mama varían mucho en función del estadio en que se detecta. Por ello, el tratamiento es más eficaz si se diagnostica precozmente. Áreas de tejido de carcinoma ductal invasivo (IDC) en imágenes de portaobjetos completos (WSI) de cáncer de mama: un enfoque para el diagnóstico automatizado y el análisis visual (BCa). Los métodos de aprendizaje profundo implican modelos computacionales del proceso de aprendizaje y son métodos de aprendizaje a partir de dat...
El cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente entre las mujeres. Las tasas de supervivencia y el pronóstico del cáncer de mama varían mucho en función del estadio en que se detecta. Por ello, el tratamiento es más eficaz si se diagnostica precozmente. Áreas de tejido de carcinoma ductal invasivo (IDC) en imágenes de portaobjetos completos (WSI) de cáncer de mama: un enfoque para el diagnóstico automatizado y el análisis visual (BCa). Los métodos de aprendizaje profundo implican modelos computacionales del proceso de aprendizaje y son métodos de aprendizaje a partir de datos. Este método es análogo al funcionamiento del cerebro humano, en el que los rasgos más representativos y valiosos se interpretan en diferentes niveles o capas, dando lugar a una representación aprendida jerárquica. En diversos ámbitos, como la comprensión del habla y la identificación de objetos, se ha demostrado que estos métodos superan a los enfoques tradicionales en las cuestiones más difíciles. El procedimiento propuesto en esta tesis puede abrir una nueva vía para lograr una técnica de predicción del cáncer de mama. Fundamentalmente, se encuentran dos tipos de carcinoma ductal en las mujeres y tumor del carcinoma ductal. El cáncer de los órganos internos también se conoce como CDIS o Carcinoma Intra ductal.
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