Diseño de un algoritmo para la detección de cáncer pulmonar utilizando redes neuronales artificiales y procesamiento de imágenes de tomografías - Flores Rojas, Urbano Leoncio (2024)
El cáncer de pulmón es una enfermedad mortal a nivel global, que deteriora los pulmones y puede conducir a la muerte del paciente. El presente trabajo de investigación se centra en crear un algoritmo que utilice redes neuronales y procesamiento de imágenes de tomografías de pacientes sanos y pacientes que han padecido cáncer pulmonar, para así identificar el cáncer pulmonar en nuevos pacientes. Por consiguiente, se creó una base de datos donde se almacenaron imágenes de pulmones sanos y enfermos con cáncer. Se aplicaron métodos de procesamiento de imágenes para analizar y filtrar las muestras. El desarrollo de este algoritmo se realizó en varias etapas. En la primera etapa, se llevó a cabo una revisión de varias imágenes de tomografía computarizada (TC), donde estas imágenes se procesaron con un filtro mediano para mejorar su calidad. Posteriormente, se aplicaron técnicas de segmentación para dividir las imágenes, facilitando la extracción de características de las tomografías. Luego, se implementaron y compararon técnicas de diferentes procesamientos de imágenes para la detección de cáncer pulmonar. Finalmente, se seleccionó la técnica más efectiva utilizando el lenguaje Python y librerías como TensorFlow y OpenCV. Los resultados muestran que el algoritmo tiene una precisión que oscila entre el 75% y el 96% para la detección de cáncer pulmonar. Estos resultados indican que el algoritmo desarrollado puede ser una herramienta útil para asistir en el diagnóstico de cáncer pulmonar, aunque todavía se encuentre en fase inicial de desarrollo. Este proyecto de investigación demuestra que es posible desarrollar un algoritmo para detectar cáncer y que podría ayudar a la población.