Prototipo para la clasificación automática de imágenes histológicas para medir el riesgo de carcinoma ductal invasivo usando redes neuronales
Este trabajo de grado se centra en el diseño e implementación de un prototipo basado en redes neuronales, específicamente de aprendizaje profundo (Deep Learning), capaz de clasificar de manera automática imágenes histológicas con Carcinoma Ductal Invasivo. El Carcinoma Ductal Invasivo, a veces denom...
- Autores:
-
Jordán Ortega, Daniel José
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/3297
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12495/3297
- Palabra clave:
- Carcinoma ductal invasivo
Redes convolucionales
Imágenes
510
Invasive ductal carcinoma
Convolutional networks
Images
Imágenes diagnósticas -- Técnicas digitales
Redes neurales artificiales
Carcinomas
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- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
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Este trabajo de grado se centra en el diseño e implementación de un prototipo basado en redes neuronales, específicamente de aprendizaje profundo (Deep Learning), capaz de clasificar de manera automática imágenes histológicas con Carcinoma Ductal Invasivo. El Carcinoma Ductal Invasivo, a veces denominado Carcinoma Ductal Infiltrante, es el tipo más común de cáncer de mama y alrededor del 80% de todos los casos de cáncer de mama son de esta naturaleza. Se utilizó para ello una variante de la red VVGNet 14 y redes neuronales convolucionales, con los cuales se logró un prototipo con una capacidad aproximada de 79% de sensibilidad y 79% de especificidad en el reconocimiento de imágenes histológicas con CDI. |
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Se utilizó para ello una variante de la red VVGNet 14 y redes neuronales convolucionales, con los cuales se logró un prototipo con una capacidad aproximada de 79% de sensibilidad y 79% de especificidad en el reconocimiento de imágenes histológicas con CDI.MatemáticasPregradoThis degree project focuses on the design and implementation of a prototype based on neural networks, specifically Deep Learning, capable of automatically classifying histological images with Invasive Ductal Carcinoma. Invasive Ductal Carcinoma sometimes called Infiltrating Ductal Carcinoma, is the most common type of breast cancer and about 80% of all cases belong to this class. A variant of the VVGNet 14 network and convolutional neural networks were used for this purpose, resulting in a prototype with an approximate capacity of 79% sensitivity and 79% specificity in the recognition of histological images with CDI.application/pdfspaAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Acceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf22019Carcinoma ductal invasivoRedes convolucionalesImágenes510Invasive ductal carcinomaConvolutional networksImagesImágenes diagnósticas -- Técnicas digitalesRedes neurales artificialesCarcinomasPrototipo para la clasificación automática de imágenes histológicas para medir el riesgo de carcinoma ductal invasivo usando redes neuronalesPrototype for automatic classification of histological images to measure the risk of invasive ductal carcinoma using neural networksMatemáticasUniversidad El BosqueFacultad de CienciasTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINALJordán_Ortega_Daniel_José_2019.pdfJordán_Ortega_Daniel_José_2019.pdfapplication/pdf1583813https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/56befa25-a398-42fc-ab54-f2703a135f3d/downloadadd65dce76091cf837e6c44287ba5510MD51Jordán_Ortega_Daniel_José_2019_carta_de_autorización.pdfJordán_Ortega_Daniel_José_2019_carta_de_autorización.pdfapplication/pdf1880617https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/f7d56923-3d90-4c52-9f41-5909df2a5bc3/download930d527ab58b59b1db32fb91bd2a0d4eMD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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