Análisis y clasificación de mamografías por escala Birads

Abstract

La detección temprana de calcificaciones y microcalcificaciones en mamografías ofrece la posibilidad de detectar cáncer de seno a tiempo. Cuando este tipo de cáncer es detectado a edad temprana existen muchas probabilidades de eliminarlo. El aumento del poder de cómputo digital y los algoritmos de inteligencia artificial basados en aprendizaje de máquina y en aprendizaje profundo permiten proponer herramientas de apoyo en el diagnóstico a través del procesamiento de imágenes digitales. En este artículo se desarrolla un módulo para el cálculo de 7 características de textura en mamografías digitales las cuales se almacenan en archivos de texto. Una vez calculadas las características, se utilizan para entrenar dos diferentes clasificadores, primero una técnica basada en árboles de decisión y la segunda una red neuronal artificial. Las mamografías son recuperadas de una base de datos proporcionada en internet. Las categorías de clasificación seleccionadas son 4 de acuerdo con la escala BIRADS. Los resultados nos permiten proporcionar un apoyo en el diagnóstico de estas imágenes médicas.