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Título : Desarrollo de un algoritmo para clasificación de lesiones benignas y malignas en imágenes de resonancia magnética de mama usando inteligencia artificial.
Autor: Montoya Duque, Juliana
Director(es): Fonnegra Tarazona, Ruben Dario
Briñez de León, Juan Carlos
Palabras claves: Resonancia magnética
Inteligencia artificial
Cáncer de mama
keywords: Breast cancer
Editorial : Institución Universitaria Pascual Bravo
Resumen: El cáncer de mama es un problema a nivel mundial, es la principal causa de mortalidad en mujeres. Para el diagnóstico de lesiones en mama, normalmente se realiza resonancia magnética sin medio de contraste y con medio de contraste para la clasificación de la lesión. Por otro lado, la Inteligencia Artificial se entiende como la capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano. En este sentido, este proyecto tiene como objetivo la clasificación de las lesiones de imágenes postcontraste de resonancia magnética de mama, implementando para ello algoritmos convencionales de clasificación de patrones e Inteligencia Artificial.
Abstract: Since breast cancer is the leading cause of death in women, it is a global public health concern. Breast lesions are typically diagnosed using MRI, both with and without contrast, as this method provides the clearest images of tissue abnormalities. Artificial intelligence, on the other hand, is the capacity of machines to use algorithms, learn from data, and apply what they have learned to make decisions similarly to a human being. This project uses both traditional pattern classification algorithms and artificial intelligence to categorize post-contrast breast magnetic resonance imaging lesions. Positive outcomes for the classification of malignant and benign lesions are shown by comparisons between various artificial intelligence models.
URI : https://repositorio.pascualbravo.edu.co/handle/pascualbravo/1805
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