Identificación de tumores de mama a partir de análisis de imágenes con técnicas de aprendizaje profundo.

Abstract

En el campo de la clasificación de imágenes médicas con el objetivo de detectar tumores cada vez supone una cándida de trabajo mayor debido a la alta demanda. Las redes neuronales ofrecen la posibilidad de poder automatizar esta tarea con incluso más precisión que un ser humano. La construcción de una de estas redes también conlleva una dificultad que cada vez resulta menor gracias a nuevas técnicas pertenecientes a los campos de AutoMl, que permite automatizar el proceso de creación, y transfer learning el cual permite reutilizar redes muy complejas.In the field of medical image classification with the aim of detecting tumours is becoming an increasingly demanding task due to the high demand. Neural networks offer the possibility of being able to automate this task even more accurately than a human being. The construction of such a network also involves a difficulty that is becoming increasingly less difficult thanks to new techniques in the fields of AutoMl, which automates the creation process, and transfer learning, which allows the reuse of very complex networks.