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Quiñones Espín, Alejandro Ernesto

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    PublicaciónAcceso Abierto
    Método YOLO para la detección automática de lesiones en mamas
    (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, 2022) Quiñones Espín, Alejandro Ernesto
    El cáncer de mama es es el tumor maligno más frecuente entre las mujeres. La mamografía es un tipo específico de radiografía para examinar las mamas. Sin embargo, son difíciles de interpretar debido a que se puenden presentar dificultades a la hora de detectar áreas de tejido blando de alta densidad, según su tamaño, forma o bordes, debido al bajo contraste de las lesiones de mama respecto al tejido sano. Los sistemas de detección asistidos por ordenador incrementan la efectividad de los diagnósticos y reducen la carga laboral de los especialistas. En el presente trabajo se propone un sistema de inteligencia artificial basado en “You Only Look Once” (YOLO), para la detección de nódulos mamarios a partir de la mamografía. El mismo emplea redes neuronales de convolución. Se aplicaron técnicas de transferencia de aprendizaje y aumento de datos. Se crearon conjuntos de imágenes a partir de una base de dato internacional (Vindr-Mammo). Se entrenó y validó la red, y para el mejor modelo obtenido, se realizó una prueba externa a partir de una segunda base de dato. El mejor modelo se obtuvo con YOLOv5x, este alcanzó una sensibilidad máxima del 72 %, la cual está por encima del desempeño humano.