Modelos de clasificación de densidad mamaria utilizando redes neuronales convolucionales

Abstract

Para el desarrollo de la investigación nos basamos en dos puntos importantes. La primera es una previa planificación, la cual contuvo el planteamiento de las preguntas específicas referente al tema de investigación, luego se consideró las bases de datos que nos permitió obtener dichos documentos seleccionados correctamente. Además, se determinó las palabras claves que hicieron más precisa la búsqueda. Así también, se consideró los criterios de inclusión y exclusión y se diagramó el proceso para tener un panorama visual del flujo realizado.

El segundo punto fue la obtención de resultados y análisis, que luego de haber culminado la primera parte, en cada uno de los papers seleccionados, se realizó la revisión de los resultados teniendo en cuenta la técnica, el aporte que dejó, el proceso de validación utilizado y los resultados obtenidos. En la parte de análisis se realizó, valga la redundancia, el análisis cruzado considerando aquí los puntos que ha contenido cada pregunta, en este caso se refirió a los modelos, componentes, técnicas y validaciones utilizadas en la realización de la clasificación mamaria con redes neuronales convolucionales.

Finalmente, se realizó las conclusiones respectivas donde se mencionó que es necesario seguir ambos puntos, pero en base a las preguntas definidas, para que así se obtenga la información orientada al proyecto. Además, se evidenció, en cuanto a la información brindada por los investigadores, que a mayor cantidad de validaciones cruzadas mayor será la precisión que incluso pueda llegar a obtener un 99% en la clasificación de densidad mamaria.

For the development of the investigation we base ourselves on two important points. The first is a previous planning, which contained the formulation of the specific questions regarding the research topic, then the databases that allowed us to obtain these correctly selected documents were considered. In addition, the keywords that made the search more precise were determined. Likewise, the inclusion and exclusion criteria were considered and the process was diagrammed to have a visual panorama of the flow carried out.

The second point was the obtaining of results and analysis, which after having completed the first part, in each of the selected papers, the review of the results was carried out taking into account the technique, the contribution it left, the validation process used and the results obtained. In the analysis part, the crossover analysis was carried out, considering here the points that each question has contained, in this case it referred to the models, components, techniques and validations used in carrying out the mammary classification with neural networks. convolutionals.

Finally, the respective conclusions were made where it was mentioned that it is necessary to follow both points, but based on the defined questions, so that the project-oriented information is obtained. In addition, it was evidenced, in terms of the information provided by the researchers, that the greater the number of cross-validations, the greater the precision that even 99% can obtain in the classification of breast density.