Simulación de sistema de tomografía por impedancia eléctrica sin contacto orientado a la detección de cáncer de próstata (2023)
Este proyecto propone la simulación de un sistema de tomografía por impedancia eléctrica (TIE) sin contacto que utiliza mediciones de propiedades eléctricas de tejidos para clasificar pacientes sanos, con hiperplasia y con cáncer de próstata, el sistema consta de varias etapas clave, incluida la selección de características anatómicas y bioeléctricas, diseño del sistema EIT, análisis exploratorio de datos e implementación de modelos de machine learning. El enfoque de machine learning da como resultados porcentajes de precisión del 85% para arboles de decisión, random forest y k-vecinos cercanos, considerando el sesgo para evitar el overfitting, asimismo se obtienen porcentajes altos para las demás métricas de calidad y un adecuado uso de la muestra demostrado por la validación cruzada.