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Título : Algoritmo de clasificación de nódulos pulmonares solitarios para alcanzar altos niveles de precisión
Autor : Artiles Lezcano, Jeffrey
Cruz Correa, Luis Manuel
Tutor: Rivero Castro, Arelys
Palabras clave : ALGORITMO DE CLASIFICACION;APRENDIZAJE AUTOMATICO;NODULOS PULMONARES
Fecha de publicación : 25-jun-2015
Editorial : Universidad de las Ciencias Informáticas. Facultad 2
Resumen : El cáncer de pulmón se ha convertido en la primera causa de muerte oncológica en el mundo. Para minimizar el impacto de esta afección se han desarrollado sistemas de diagnóstico asistido por ordenador que emplean algoritmos para la clasificación de nódulos pulmonares solitarios en benignos o malignos. Dichos sistemas brindan a los radiólogos una segunda opinión en la interpretación de los resultados diagnósticos. En la presente investigación se realiza un estudio de los algoritmos de clasificación que pudieran alcanzar mejores valores de precisión para problemas de este tipo. Se realiza un experimento comparando Red Neuronal, Máquina de Soporte Vectorial y k Vecinos más Cercanos; en el cual este último algoritmo arroja los mejores resultados de precisión. Se desarrolló un algoritmo de clasificación de nódulos pulmonares solitarios utilizando como Entorno de Desarrollo Integrado Visual Studio 2013 y como lenguaje de programación C# 4.0. Para realizar los experimentos y pruebas se empleó Matlab 2013 y Weka 3.7.10. Se utilizaron durante la fase de entrenamiento del clasificador, estructuras nodulares descritas en archivos XML asociados a estudios médicos, publicados en The Lung Image Database Consortium Image Collection. Se obtuvo un 81% de precisión en la clasificación de nódulos pulmonares solitarios, con una sensibilidad de 84% y una especificidad de 77%.
URI : https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/123456789/7076
Aparece en las colecciones: Trabajos de Diploma

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