Comparación de espectogramas de señales obtenidas mediante la técnica fed-sa sobre tejido mamario humano normal y anormal in-vivo

El cáncer de mama solo se detecta en un estado avanzado, esto ocasiona que sea la principal causa de muerte por cáncer en mujeres en el mundo. Con el objetivo de disminuir las tasas de incidencia y mortalidad, en Colombia se emplea la mamografía. Sin embargo, esta no tiene el impacto que se requiere...

Full description

Autores:
Mendoza Arias, Monica Andrea
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/39504
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/39504
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Fed-Sa
Cáncer De Mama
Efecto De Campo Carcinogénico
Espectrogramas
Diagrama De Cajas Y Bigotes
Anova.
Fed-Sa
Breast Cancer
Carcinogenic Field Effect
Spectrograms
Box-Plot
Anova.
Rights
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
Description
Summary:El cáncer de mama solo se detecta en un estado avanzado, esto ocasiona que sea la principal causa de muerte por cáncer en mujeres en el mundo. Con el objetivo de disminuir las tasas de incidencia y mortalidad, en Colombia se emplea la mamografía. Sin embargo, esta no tiene el impacto que se requiere. En este trabajo se propone el uso de la técnica FED-SA para detectar anomalías bioquímicas relacionadas con el efecto de campo carcinogénico a través de un análisis espectral, con el cual se lograría detectar cambios desde los inicios del cáncer. Usando el dispositivo FED-SA, se iluminaron cuatro zonas de interés en cada mama, para 24 pacientes. Esta iluminación se hizo con luz láser en el infrarrojo cercano y durante 10 segundos se midió la luz retro-dispersada por el tejido. La toma de datos se realizó bajo el protocolo de medidas establecido por la técnica, el aval del comité de ética-CIENCI y el consentimiento de las pacientes. Para la cantidad de datos obtenidos, de intensidad en función del tiempo, se implementó un proceso para eliminar el ruido blanco, posteriormente se aplicó la transformada rápida de Fourier con dos ventanas de muestreo, 512 y 1024. Se construyeron 1152 espectrogramas, que corresponden a 48 espectrogramas por cada paciente. Para el análisis de los espectrogramas, los datos se ordenaron por ventana de muestreo, se establecieron en los espectrogramas rangos de frecuencias y se etiquetaron como anormal o normal de acuerdo a su historia clínica. Posteriormente se implementaron diagramas de caja y se realizó un análisis ANOVA. Dentro de los resultados obtenidos, se evidencian diferencias entre el tejido normal y anormal, en los cuadrantes: cuadrante inferior externo derecho e izquierdo, cuadrante superior externo derecho, cuadrante superior interno derecho, para los que se obtuvo un valor de p<0.05.