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PCA Y SVM EN PARALELO PARA OPTIMIZAR EL DIAGNOSTICO DE CÁNCER DE MAMA BASADO EN ESPECTROSCOPÍA RAMAN

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ENERO-DICIEMBRE 2018   -  Volumen: 5 -  Páginas: [14 p.]

DOI:

https://doi.org/10.6036/NT8597

Autores:

FRANCISCO LUNA ROSAS
-
JULIO CESAR MARTINEZ ROMO
-
RICARDO MENDOZA GONZALEZ
- HUIZILOPOZTLI LUNA GARCIA -
MARIO ALBERTO RODRIGUEZ DIAZ
- LAURA CECILIA RODRIGUEZ MARTINEZ

Materias:

  • CIENCIA DE LOS ORDENADORES (ARTIFICIAL INTELLIGENCE / INTELIGENCIA ARTIFICIAL )

Descargas:   40

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Fecha Recepción :   2 ocutbre 2017

Fecha Evaluando :   14 febrero 2018

Fecha Aceptación :   4 septiembre 2018


Palabras clave:
SVM en Paralelo, PCA, Cáncer de Mama, Espectroscopia Raman, Parallel SVM, PCA, Breast Cancer, Raman
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

El cáncer de mama es una de las enfermedades con más víctimas en todo el mundo; por lo tanto, una rápida detección automatizada del cáncer de mama en los pacientes es un paso relevante para iniciar un tratamiento adecuado. En este artículo presentamos un método que optimiza el tiempo de respuesta en la detección automatizada de cáncer de mama, en el cual una señal Raman es clasificada viniendo de una biopsia de tejido sano o una biopsia de tejido dañado. Para llevar a cabo la detección aplicamos Análisis de Componentes Multivariados (PCA) en conjunto con un clasificador (Maquina de Soporte Vectorial (SVM)) en Paralelo y a partir de estos métodos se obtuvieron altas tasas de detección correctas, corroborado al comparar los resultados del clasificador contra las clasificaciones previas del tejido realizadas por un patólogo experto. Consideramos que nuestro enfoque puede ser aplicado a otros órganos del cuerpo donde la detección y clasificación oportuna de cáncer puede ser difícil y de relevancia pronóstica, tales como estómago y páncreas, entre otros.

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