Mejora de la clasificación automática de tumores cerebrales con técnicas de aprendizaje profundo
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1253Palabras clave:
Aprendizaje profundo, Clasificación Automática, Tumores cerebralesResumen
La precisión en la clasificación automática de tumores cerebrales desempeña un papel crucial en la confiabilidad del método para aplicaciones en la salud. Los errores de clasificación pueden dar lugar a diagnósticos imprecisos, resultando en enfoques inadecuados y potencialmente perjudiciales. Objetivo: Proponer un enfoque para minimizar errores de clasificación. Método: Desarrollamos un modelo de red neuronal convolucional en dos etapas: primero, cuatro modelos binarios para tumores con desafíos significativos de diferenciación; luego, un modelo Ensemble para clasificación multiclase. Además, empleamos una técnica para interpretar las predicciones del modelo e identificar las regiones de interés en imágenes médicas. Resultados: Los resultados demuestran que el enfoque propuesto logra una precisión del 98%. Conclusión: Este trabajo aporta a la aplicación del aprendizaje profundo en la clasificación de tumores cerebrales, resaltando la importancia de enfoques transparentes y robustos para garantizar precisión y seguridad en las predicciones.
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