Prototipo móvil para la clasificación de lesiones mamarias en termografía

El cáncer de mama es una de las principales causas de muerte a nivel mundial. Clínicamente, las técnicas radiológicas más comúnmente usadas para su detección temprana son la mamografía y el ultrasonido. Sin embargo, en la actualidad se está usando la técnica de termografía por ser no invasiva, no radioactiva, bajo costo y por incrementar la precisión de resultados sobre todo en mujeres jóvenes quienes todavía no pueden acceder a una mamografía, permitiendo reducir biopsias innecesarias, así como la tasa de mortalidad por esta enfermedad. El uso de algoritmos basados en aprendizaje profundo, especialmente las redes antagónicas (GANs) y redes neuronales convolucionales (CNN) están siendo entrenadas para el procesamiento de imágenes médicas, para mejorar la precisión en la segmentación y clasificación de lesiones de forma temprana. Por tanto, el objetivo de esta propuesta es diseñar un prototipo móvil para clasificación de lesiones mamarias en termografía usando bases de datos públicas.