Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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Asesorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.advisor.Racoceanu, DanielTemasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Aprendizaje profundo--Aplicaciones

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    Estudio de atipia celular utilizando redes neuronales convolucionales: aplicación en tejidos de cáncer de mama
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-15) Yacolca Huamán, Karla Lucía; Jiménez Garay, Gabriel Alexandro; Racoceanu, Daniel
    La escala de Nottingham (NGS) se emplea para poder determinar el grado del cáncer de mama, y tiene 3 criterios a considerar: formación tubular, atipia nuclear y conteo de mitosis. A partir de los puntajes parciales de cada criterio se obtiene el grado del cáncer. Para poder asignar cada puntaje, el patólogo analiza, de forma manual, cada una de las muestras de tejido. La patología computacional surge como una alternativa para simplificar la tarea de análisis de tejido, pues integra la tecnología WSI (Whole Side Imaging), la cual permite obtener imágenes de tejido en formato digital, con herramientas de análisis de imágenes. El procesamiento de imágenes se realiza de dos formas: por medio de algoritmos de procesamiento clásico y algoritmos de aprendizaje profundo. Estos últimos emplean redes neuronales, las cuales automatizan el proceso de análisis de imágenes, y permiten generalizar el modelo ante variantes en las imágenes de entrada. En el presente trabajo se muestra el estudio del criterio de atipia nuclear empleando redes neuronales convolucionales, las cuales son un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo, aplicado a tejidos de cáncer de mama. Además, se presenta el modelo de solución para poder asignar el puntaje al tejido según el criterio mencionado.