Análisis de señales cromatografícas provenientes de muestras de orina, para el análisis de cáncer de próstata usando procesamiento de señales.
La temprana detección del cáncer de próstata es de vital importancia para la puesta en marcha del tratamiento del paciente. Es por ello que este artículo demuestra que las señales cromatográficas provenientes de muestras de orina tienen relación con enfermedades relacionadas con la próstata del homb...
- Autores:
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Torres Flórez, Ronald de Jesús
Mendoza, Luís Enrique
Nieto Sánchez, Zulmary Carolina
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/1279
- Acceso en línea:
- http://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/1279
https://doi.org/10.15649/2346030X.573
- Palabra clave:
- Cromatografía de gases
cáncer de próstata
Acondicionamiento
Análisis de señales
Marcadores urinarios
- Rights
- openAccess
- License
- Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-SinObrasDerivadas 4.0.
Summary: | La temprana detección del cáncer de próstata es de vital importancia para la puesta en marcha del tratamiento del paciente. Es por ello que este artículo demuestra que las señales cromatográficas provenientes de muestras de orina tienen relación con enfermedades relacionadas con la próstata del hombre. En este trabajo se usaron técnicas matemáticas tales como: SVM y RNA con el fin de extraer y verificar el patrón encontrado en cada señal cromatográfica. El algoritmo fue entrenado con 10 señales de cromatografía provenientes de muestras de orina, de las cuales 7 fueron obtenidas de los grupos de pacientes de control, y 7 de pacientes enfermos. La obtención de resultados positivos llevó consigo la aplicación de técnicas de pre y procesamiento sobre las señales de cromatografías, entre las que se encuentran, recorte de zona de interés, filtrado y corrección de línea base; cuyo propósito de aplicación permitió la búsqueda de los patrones característicos propios de cada grupo de pacientes, debido a la presencia o no presencia de células anormales o cancerígenas en la próstata. El sistema fue validado haciendo uso de datos ciegos y el resultado se contrastó con el medico experto en el área, permitiendo de este modo llegar a conclusiones puntuales. La especificidad del software fue del 92.86%, índice obtenido en la validación del software, cuyas señales ingresadas provienen de muestras de orinas de los pacientes analizados, pero diferentes a las utilizadas para el entrenamiento. |
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