Cuantificación de densidad mamaria mediante técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje profundo

Abstract

El cáncer de mama, una de las principales causas de mortalidad en las mujeres, presenta mayores desafíos de detección en mujeres con alta densidad mamaria, ya que este factor no solo aumenta el riesgo de la enfermedad, sino que también dificulta la identificación de tumores en mamografías. Actualmente, la clasificación de la densidad mamaria se realiza de manera subjetiva, lo que introduce variabilidad diagnóstica. Este trabajo desarrolla un modelo de inteligencia artificial para cuantificar y clasificar la densidad mamaria en imágenes de mamografía, buscando mejorar la precisión y consistencia del diagnóstico. Se probaron diversas arquitecturas, logrando desarrollar un modelo con una precisión de un 82.5 % destacable para la clasificación de densidad mamaria, lo que demuestra su potencial como herramienta de apoyo en el ámbito médico

Breast cancer, one of the leading causes of mortality among women, poses greater detection challenges in women with high breast density. This factor not only increases the risk of the disease but also complicates the identification of tumors in mammograms. Currently, breast density classification is performed subjectively, introducing diagnostic variability. This work develops an artificial intelligence model to quantify and classify breast density in ammographic images, aiming to enhance diagnostic accuracy and consistency. Various architectures were tested, resulting in the development of a model with a remarkable 82.5 % accuracy in breast density classification, demonstrating its potential as a support tool in the medical field.