IPN crea método para detectar cáncer de seno

Ante el elevado número de falsas alarmas que reciben decenas de mujeres que se realizan una mamografía para saber si tienen riesgo de cáncer de seno, científicos del Instituto Politécnico Nacional trabajan en reducir estos diagnósticos erróneos a través del empleo de redes neuronales artificiales y algoritmos computacionales, con el objeto de apoyar a los radiólogos y médicos a detectar posible cáncer de mama. El doctor Rolando Flores Carapia y el alumno Hugo Flores Gutiérrez del Centro de Innovación y Desarrollo Tecnológico en Cómputo, así como el doctor Benjamín Luna Benoso de la Escuela Superior de Cómputo, aseguraron que el manejo de mamografías digitales por medio de redes neuronales es sensible a algunos factores como la densidad de la mama, la presencia de etiquetas o el músculo pectoral. Este trabajo consiste en una serie de pasos para detectar cáncer de mama: tratamiento digital de imágenes, segmentación de la mamografía digital, extracción de características; además de la clasificación y respuesta. Con estas etapas se puede saber si la paciente tiene cáncer o no. Dijo que el cáncer de mama es una de las principales causas de muerte entre las mujeres. Actualmente la mamografía es la técnica más adoptada por los radiólogos y médicos para realizar una detección temprana del cáncer de mama. Explicó que las mamografías digitales son imágenes que pueden emplear algoritmos computacionales y redes neuronales artificiales. Hoy en día, el cáncer de mama es un problema donde únicamente el 10 por ciento de los casos son detectados en etapa temprana, dando un panorama poco alentador. También se sabe que la técnica que mejor detecta anomalías en la mama son las mamografías, ya que a través de éstas los médicos y radiólogos pueden dar un panorama del estado de los senos.