RT info:eu-repo/semantics/other
T1 Análisis de datos mediante técnicas de deep learning aplicadas a casos  médicos
A1 Cebrián Aldana, Miguel
A2 Algebra
K1 Biotecnología
K1 Medicina. Salud
K1 Redes neuronales
K1 Mamografía
K1 Mamas
K1 Cáncer
K1 Deep learning
K1 Análisis de datos
AB Actualmente, para la detección del cáncer de mama, la herramienta más eficaz es la mamografía,  sin  embargo,  el  elevado  número  de  biopsias  realizadas  supone  un  problema, debido  al  gran  porcentaje  de  biopsias  realizadas  innecesariamente  que  presentan  resultados benignos. Para reducirlo, se han propuesto varios sistemas de diagnóstico basados en técnicas de deep learning a lo largo de los años, que proporcionan ayuda a los médicos para decidir si se realiza una biopsia de seno en caso de que aparezca una lesión sospechosa en la mamografía. En este trabajo se presentan dos métodos distintos, regresión lineal múltiple y redes neuronales artificiales, para predecir el resultado de la biopsia a través de distintos parámetros, tanto de la paciente, como de los que se aprecian en la mamografía. Se ha evaluado el rendimiento analítico de todos los métodos utilizados, mediante el error cometido, la especificidad y sensibilidad del método, y el análisis ROC de los modelos en el que se ha estimado una mejor predicción, que se trata del algoritmo perceptrón multicapa, en el que se ha conseguido una fiabilidad del 77% para la predicción por este método.
LK http://hdl.handle.net/10612/13386
UL http://hdl.handle.net/10612/13386
DS BULERIA. Repositorio Institucional de la Universidad de León
RD 26-abr-2024