Resumen

PATINO, Mariano Martinez; PEREZ, Ernesto Cortés  y  SANCHEZ, Sergio Sanchez. Detección temprana de cáncer de mama: clasificación de mastografías mediante un modelo de aprendizaje profundo. RISTI [online]. 2024, n.55, pp.21-37.  Epub 30-Sep-2024. ISSN 1646-9895.  https://doi.org/10.17013/risti.55.21-37.

El cáncer de mama es una de las principales causas de muerte en mujeres a nivel mundial, reportando tan solo en México 47,832 fallecimientos entre 2000 y 2010. Por esto, La detección temprana a través de mastografías desempeña un papel fundamental en su diagnóstico y tratamiento. En este trabajo se presenta una red neuronal de aprendizaje profundo compuesto por 28 capas para clasificar imágenes mastográficas de 500 x 500 píxeles. El modelo incluye capas de convolución, normalización por lotes, activación ReLU y maxpooling, seguidas de capas totalmente conectadas y una capa softmax para la clasificación multiclase. El modelo propuesto logró una precisión del 99.3% en el entrenamiento y del 99.4% en la validación, mostrando un desempeño superior a trabajos similares.

Palabras clave : Cáncer de mama; aprendizaje profundo; convolución; mastografías.

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