Sistema de detección de cáncer de mama en mujeres, mediante el uso de redes neuronales

• Autor: Alvarez Mayta, Juan Alex
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2014
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/4852
• Enlace del recurso: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/4852
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Informática; Inteligencia Artificial

El presente trabajo de investigación está ubicado en el distrito de Puno, provincia de Puno de la Región Puno. Dado el problema actual de dar un diagnóstico, a partir de mamografías, por el profesional de salud encargado de analizarlas. Que a pesar de su experiencia, no sea capaz de detectar en ellas un porcentaje importante de tumores, puesto que las mamografías no son fáciles de interpretar. Por lo que se planteó el objetivo principal de hacer un diagnóstico, de cáncer de mama a partir de mamografías asistido por computador, en tiempo real. La metodología de trabajo se ha desarrollado como una aplicación para el reconocimiento de imágenes médicas (mamografías), basadas en niveles de gris usando redes neuronales artificiales. A través de esta herramienta se insertó los patrones en la aplicación y debe memorizar durante el aprendizaje, además se seleccionó los parámetros de las redes neuronales, como son: el número de capas, el número de neuronas y el factor de aprendizaje. Una vez que estas redes se encuentren entrenadas, estas son capaces de clasificar si la mamografía procesada tiene o no anomalías de acuerdo al entrenamiento. De esta manera dar un apoyo, al especialista para dar un diagnóstico más certero, como también al paciente que puede recurrir, a este sistema para hacer un pre-diagnostico. Los resultados obtenidos en el presente trabajo, demuestran que es posible encontrar características en la imagen que clasifiquen entre tejido sano y canceroso, en este caso de un problema puramente de clasificación usando una red perceptron multicapa