Inferencia de variable cuantitativa latente asociada a densidad radiológica en mamografías

Autores
Tessino, Verónica Belén
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Rulloni, Valeria Soledad
Gonzalez Montoro, Juan Nehuén
Ballarino, María Lucrecia
Descripción
Proyecto Integrador (I.Biom.)--FCEFN-UNC, 2021
Fil: Tessino, Verónica Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
La mamografía es el método más comúnmente utilizado para el diagnóstico precoz y la detección de lesiones mamarias. Determinar la densidad mamaria es crucial, ya que se considera un factor de riesgo importante que puede enmascarar tumores y reducir la sensibilidad de la mamografía desde el punto de vista diagnóstico. Cuanto mayor sea la densidad, mayor es la dificultad para detectar tumores o cambios patológicos en un examen radiológico. Los médicos especialistas clasifican la densidad radiográfica utilizando el sistema BI-RADS; sin embargo, este criterio puede estar influenciado por la subjetividad y experiencia del observador. Las discrepancias en la clasificación evidencian la necesidad de establecer parámetros objetivos que permitan valorar la densidad mamaria y reducir la subjetividad. Basándose en trabajos previos en el área, se desarrolló una herramienta informática que determina un índice cuantitativo asociado a la densidad radiológica de la mamografía. Este algoritmo se fundamenta en un método de regresión utilizando redes neuronales artificiales entrenadas. Para ello, se trabajó con una base de datos compuesta por características extraídas de mamografías digitales previamente clasificadas por médicos especialistas.Se realizó el preprocesamiento de la base de datos, que incluyó técnicas de exploración y adecuación de variables, detección de datos ausentes y atípicos, aumentación de la base de datos mediante análisis de concordancia y reducción de dimensiones. Finalmente, se diseñó una interfaz gráfica que permite a los profesionales obtener un valor numérico objetivo del estudio médico, indicativo de la densidad radiográfica.
Fil: Tessino, Verónica Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
Materia
Proyecto Integrador I. Biom.
Ingeniería biomédica
Proyecto Integrador IB
Densidad Mamaria
Mamografía Digital
Redes Neuronales Artificiales
Regresión Cuantitativa
Análisis de Datos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/553019
Acceder
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La mamografía es el método más comúnmente utilizado para el diagnóstico precoz y la detección de lesiones mamarias. Determinar la densidad mamaria es crucial, ya que se considera un factor de riesgo importante que puede enmascarar tumores y reducir la sensibilidad de la mamografía desde el punto de vista diagnóstico. Cuanto mayor sea la densidad, mayor es la dificultad para detectar tumores o cambios patológicos en un examen radiológico. Los médicos especialistas clasifican la densidad radiográfica utilizando el sistema BI-RADS; sin embargo, este criterio puede estar influenciado por la subjetividad y experiencia del observador. Las discrepancias en la clasificación evidencian la necesidad de establecer parámetros objetivos que permitan valorar la densidad mamaria y reducir la subjetividad. Basándose en trabajos previos en el área, se desarrolló una herramienta informática que determina un índice cuantitativo asociado a la densidad radiológica de la mamografía. Este algoritmo se fundamenta en un método de regresión utilizando redes neuronales artificiales entrenadas. Para ello, se trabajó con una base de datos compuesta por características extraídas de mamografías digitales previamente clasificadas por médicos especialistas.Se realizó el preprocesamiento de la base de datos, que incluyó técnicas de exploración y adecuación de variables, detección de datos ausentes y atípicos, aumentación de la base de datos mediante análisis de concordancia y reducción de dimensiones. Finalmente, se diseñó una interfaz gráfica que permite a los profesionales obtener un valor numérico objetivo del estudio médico, indicativo de la densidad radiográfica.
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