Inteligencia artificial basados en redes neuronales para detección de cáncer
Se analizan imágenes histopatológicas basadas en la técnica de Hematoxilina y Eosina (H&E). Se realizan pruebas de algoritmos basados en el uso de redes neuronales convencionales y se exploran nuevas redes que han podido mejorar el desempeño de los algoritmos. Actualmente estos métodos se encuentran aplicados a imágenes de cáncer de mama, las cuales se obtuvieron del Breast Cancer Semantic Segmentation (BCSS).
CLASIFICACIONES DE TEJIDO
Estroma
Tumor
Linfocitos
Necrosis
ARTÍCULOS PUBLICADOS
Karabağ, C., Garduño, Ortega-Ruiz, M. A. & Reyes-Aldasoro, C. C. (2022). Impact of training data, ground truth and shape variability in the deep learning-based semantic segmentation of HeLa cells observed with electron microscopy.
Ortega-Ruiz, M. A., Karabağ, C., Garduño, V. G., & Reyes-Aldasoro, C. C. (2020). Morphological Estimation of Cellularity on Neo-Adjuvant Treated Breast Cancer Histological Images. Journal of Imaging, 6(10), 101. MDPI AG. Retrieved from http://dx.doi.org/10.3390/jimaging6100101
Aceptado