Machine Learning y clustering para detección de cáncer de mama a través de imágenes de mamografía

Freire Hidalgo, Jimmy Mauricio

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Jiménez Gaona, Yuliana Del Cisne	es_ES
dc.contributor.author	Freire Hidalgo, Jimmy Mauricio	es_ES
dc.date.accessioned	2021-10-26T14:02:20Z	-
dc.date.available	2021-10-26T14:02:20Z	-
dc.date.issued	2021	es_ES
dc.identifier.citation	Freire Hidalgo, Jimmy Mauricio. Jiménez Gaona, Yuliana Del Cisne.(2021). Machine Learning y clustering para detección de cáncer de mama a través de imágenes de mamografía . Universidad Técnica Particular de Loja	es_ES
dc.identifier.other	1350044	es_ES
dc.identifier.uri	http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/29121	-
dc.description	Resumen: El aumento de casos de cáncer de mama a nivel mundial, está provocando altos índices de mortalidad. Actualmente existen diferentes técnicas radiológicas de cribado usadas para su diagnóstico y detección temprana, entre las más usadas está la mamografía por su bajo costo y mínima exposición radiológica del paciente. Sin embargo, estas técnicas requieren de una lectura manual por parte del radiólogo, que, por varios factores como el cansancio, ruido, contraste de la imagen, características morfológicas de la mama, el exceso de imágenes puede provocar errores de diagnóstico. Por tanto, en este trabajo se realiza un estudio para pre-procesar imágenes de mamografía de la base de datos mini-Mammographic Image Analysis Society (MIAS), mediante la aplicación de técnicas de filtrado clásicas (Median, Wiener y Gauss) para eliminar los tipos de ruido más comunes de las mamografías (salpimienta, motas y ruido gaussiano), para mejorar la calidad de la imagen y obtener una mejor segmentación de lesiones tumorales o regiones de interés. Finalmente, La segmentación se realizó mediante técnicas de agrupamiento como k-means.	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.subject	Técnicas radiológicas	es_ES
dc.subject	Diagnóstico	es_ES
dc.subject	Seguridad y salud	es_ES
dc.subject	Estudio	es_ES
dc.subject	Ingeniero en electrónica y telecomunicaciones	es_ES
dc.subject	Tesis y disertaciones académicas	es_ES
dc.title	Machine Learning y clustering para detección de cáncer de mama a través de imágenes de mamografía	es_ES
dc.type	bachelorThesis	es_ES
Appears in Collections:	Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones

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