Prototipo para la clasificación automática de imágenes histológicas para medir el riesgo de carcinoma ductal invasivo usando redes neuronales (2019)
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.