Apoyo a la detección de cáncer de mama usando redes neuronales, transformadores, mamografías
Autores
José Ángel González Fraga, UABC
Carlos Eduardo Sánchez Torres, UABC
Resumen
El presente artículo aborda una metodología innovadora para la detección temprana del cáncer de mama, una de las principales causas de mortalidad entre las mujeres a nivel mundial. Dicha metodología se basa en la utilización de transformadores, un tipo de modelo de aprendizaje profundo, aplicados al análisis de imágenes de mamografías. Este enfoque replica y expande el trabajo presentado en Kaggle, la conocida plataforma de ciencia de datos.
Introducción
Problemática
TODO: ¿Qué es un transformador? ¿Por qué es importante crear software para apoyar la detección del cáncer de mama?
Trabajos relacionados
El uso de técnicas de aprendizaje profundo en la detección de cáncer de mama se ha explorado en diversos trabajos de investigación. En "Deep learning for digital pathology image analysis: A comprehensive tutorial with selected use cases" (Janowczyk & Madabhushi, 2016), los autores discutieron las aplicaciones del aprendizaje profundo en la patología digital, incluyendo la detección del cáncer de mama. Sin embargo, su enfoque se centró principalmente en las redes neuronales convolucionales (CNNs).
Metodología
TODO: Replica los resultados del primer lugar de Kaggle en Google Colab y cambia el dataset a «The mini-MIAS database of mammograms».
Descripción del conjunto de datos
Análisis exploratorio
Algoritmos de aprendizaje
TODO: Aplica transformadores
Resultados
TODO: Usa las métricas de evaluación mostradas en Kaggle
Referencias
https://towardsdatascience.com/using-transformers-for-computer-vision-6f764c5a078b
Anexo
Dataset
Zwitter,Matjaz and Soklic,Milan. (1988). Breast Cancer. UCI Machine Learning Repository. https://doi.org/10.24432/C51P4M.
The mini-MIAS database of mammograms. (2020, September 23). Retrieved from http://peipa.essex.ac.uk/info/mias.html
Last, First. (2023) RSNA Screening Mammography Breast Cancer Detection | Kaggle. Retrieved June 17, 2023, from https://www.kaggle.com/competitions/rsna-breast-cancer-detection/overview
Material didáctico
https://www.youtube.com/@IrvingVasquez
Moroney, L. (2020). AI and Machine Learning for coders. O'Reilly Media.