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dc.contributor.authorMaciá Antolinez, Núria
dc.contributor.authorBernadó Mansillas, Ester
dc.date.issued2007-12
dc.identifierhttp://repositorio.lasalle.mx/handle/lasalle/940
dc.identifier.citationMaciá Antolinez, N. y Bernadó Mansillas, E. (2007). Métricas de complejidad para la transformación del problema de la detección de cáncer basado en mamografías. Revista del Centro de Investigación de la Universidad La Salle, 7(28), 69-92.es_MX
dc.identifier.issn1665-8612
dc.identifier.otherhttps://doi.org/10.26457/recein.v7i28.224
dc.identifier.urihttp://revistasinvestigacion.lasalle.mx/index.php/recein/article/view/224/447
dc.description.abstractDesde el GRSI (por sus siglas en inglés), Grupo de Investigación en Sistemas Inteligentes de la Salle, se trabaja en diferentes vertientes del problema de la detección de cáncer de mama. Las líneas de investigación han abordado el procesado de la imagen de las mamografías, la extracción de datos para configurar la descripción de los atributos relevantes y la predicción del diagnóstico médico con clasificadores aplicando técnicas de aprendizaje automático. El problema parte de una base de datos en la cual se describen las microcalcificaciones presentes en una mamografía. Cada paciente dispone de un conjunto variable de microcalcificaciones que para ser tratadas deben resumirse en un caso sintético. Clásicamente, este aspecto se ha resuelto realizando la media de las descripciones de todas las microcalcificaciones y de este modo obtener un único caso. Sin embargo, este procedimiento, conocido como aplanamiento de los datos, no está respaldado por ningún fundamento. Por lo tanto, este proyecto pretende evaluar posibles transformaciones y determinar cuál es la mejor para sintetizar un caso. En una primera fase, se presenta el estudio de diferentes métodos para transformar las microcalcificaciones y, en una segunda fase, el análisis que indica cuál es la transformación que aporta más información para la clasificación. Para ello, se aplican varias métricas de complejidad que caracterizan la dificultad del problema basándose en el conjunto de datos propuesto. Para completar el proyecto y extraer las conclusiones sobre las propuestas de transformación y la garantía que ofrecen las métricas, los resultados obtenidos se validan con los resultados generados por sistemas clasificadores.es_MX
dc.description.abstractIn Intelligent Systems Research Group, at La Salle University (GRSI, for its initials in English) a work on the mammal cancer detection problem is developed from several approaches of the problem. The research lines have addressed the mammography images, processing the data extraction to configure the relevant attributes description, and the medical diagnose prediction with classifiers, applying techniques of automate learning. The starting point of the problem is a data base where present micro-calcifications in a mammography are described. Each patient has at her disposal a variable set of micro-calcifications that, in order to be treated must be summarized in a synthetic case. Classically, this aspect has been solved proceeding to measure the descriptions of all micro-qualifications to obtain, under these terms, a unique case. Nevertheless, this procedure, known as data flattening, is not supported by any foundation. Thus, this project aims to evaluate possible transformations and determine which is best to synthesize a case. In a first phase, the study of different methods to transform micro-calcifications is presented; and, in a second phase, the analysis indicating, which is the transformation that provides more information for classification. In order to do so, several complexity metrics characterizing the problem’s difficulty based on the proposed set of data are presented. To complete the project and extract conclusions on the transformation proposals and the guarantee offered by metrics, the achieved results are validated against results generated by classifying systems.es_MX
dc.formatapplication/pdfes_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad La Salle México, Dirección de Posgrado e Investigaciónes_MX
dc.relationhttp://revistasinvestigacion.lasalle.mx/index.php/recein/article/view/224/159
dc.rightsAcceso abiertoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0*
dc.subjectMicrocalcificacioneses_MX
dc.subjectMamografíases_MX
dc.subjectClasificadoreses_MX
dc.subjectMétricas de complejidades_MX
dc.subjectMicro-calcificationses_MX
dc.subjectMammographyes_MX
dc.subjectClassifierses_MX
dc.subjectComplexity metricses_MX
dc.subject.classificationMEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD::CIENCIAS MÉDICAS::CIENCIAS CLÍNICASes_MX
dc.subject.otherMedicinaes_MX
dc.titleMétricas de complejidad para la transformación del problema de la detección de cáncer basado en mamografíases_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.identificator3||32||3201es_MX
dc.audiencegeneralPublices_MX


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