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Tracking Knowledge evolution, hotspots and future directions of breast cancer detection using deep learning: a bibliometrics review

Abstract:

En el ámbito médico, ha sido necesario dotarse de recursos para detectar enfermedades en fases tempranas, entre ellas el cáncer de mama. El aprendizaje profundo está inmerso en todos los aspectos del análisis de imágenes médicas, catapultándolo como una posible tecnología autónoma dominante. En esta revisión sistemática se han localizado un total de 250 resultados, de los que se han seleccionado 40, para lo que se ha optado por una metodología cuantitativa de base descriptiva. El objetivo de esta revisión bibliométrica es analizar modelos en procesamiento de imágenes para la detección precoz del cáncer de mama mediante deep learning. Como resultado, la mamografía digital es el método más eficaz para detectar anomalías en las imágenes. La investigación concluye que la aplicación de CNN (Redes Neuronales Convolucionales) es la opción preferida por los expertos para el análisis de imágenes médicas debido a su potente reconocimiento de patrones y clasificador de características.