Sistema de reconocimiento de células anormales del cérvix usando una máquina de vectores de soporte


Abstract:

Por años, el principal método de búsqueda de cáncer cervicouterino ha sido la citología cervical o cérvico-vaginal encargada de estudiar las células exfoliadas de la unión escamo-columnar del cuello uterino; y ha sido ampliamente reconocida por programas de control y prevención como un test que ha reducido la incidencia y mortalidad [3]. Esta prueba se basa en la búsqueda de anormalidades celulares, más específicamente en las llamadas células displásicas o anormales que son señal de malignidad e indicador de presencia de cáncer [4]. Por otra parte, la automatización de la citología ginecológica es un hecho que ha facilitado la tarea del diagnóstico médico constituyendo, por tanto, un tema de importancia particular. Dentro de este proceso de automatización se encuentra el uso de software encargado de extraer características a partir de imágenes microscópicas de las muestras celulares y, posteriormente, la clasificación básica en grupos denominados normales o anormales mediante el uso de técnicas de clasificación.

Año de publicación:

2012

Keywords:

  • Aprendizaje por máquina
  • Electronica - Tesis
  • Imágenes ( informática)
  • Métodos especiales de Computación
  • Imágenes microscópicas

Fuente:

rraaerraae

Tipo de documento:

Bachelor Thesis

Estado:

Acceso abierto

Áreas de conocimiento:

  • Aprendizaje automático
  • Patología

Áreas temáticas:

  • Enfermedades
  • Ciencias de la computación
  • Física aplicada