Publicación: Detección de nódulos pulmonares mediante máquinas de soporte vectorial
Fecha
2022
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Editor
Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas
Resumen
El cáncer de pulmón es una de las enfermedades más peligrosas y mortales del mundo. Sin embargo, el diagnóstico y el tratamiento tempranos pueden salvar vidas. El cáncer de pulmón aparece como un nódulo solitario en la radiografía de tórax. Por lo tanto, la detección de nódulos pulmonares en la radiografía podría tener un impacto significativo en la detección temprana del cáncer de pulmón. El presente trabajo de diploma propone el desarrollo de un prototipo de sistema de diagnóstico asistido por computadora (CAD) para la detección de nódulos pulmonares, utilizando aprendizaje automático. En el método propuesto, al
comienzo para lograr mejores resultados, se realiza un preprocesamiento de imágenes. Luego, el área pulmonar se segmenta mediante el método de umbralización. En el siguiente paso, los candidatos a nódulos se determinan utilizando un filtro de banda deslizante y se segmentan aplicando un algoritmo de umbral, basado en la distancia adaptativa (ADT). Seguidamente, las áreas sospechosas son procesadas por una máquina de vectores de soporte (SVM), basada principalmente, en características de forma y textura. Los algoritmos se entrenaron y validaron con imágenes de la base de datos pública creada por la Sociedad
Japonesa de Tecnología Radiológica (JSRT), mostrando una sensibilidad del 86,67 %. Se realizó una prueba externa para obtener el poder de generalización del sistema, obteniendo un 87,04 % de sensibilidad, resultado comparable con los algoritmos de última generación.
Descripción
Palabras clave
Radiografía de tórax, Nódulo pulmonar, Máquinas de soporte vectorial