Implementación de una red neuronal para la clasificación de imágenes histológicas de Cáncer de Mama

Abstract

Este estudio se centró en mejorar la clasificación de imágenes histológicas de biopsias de mama teñidas con hematoxilina y eosina mediante el uso de redes neuronales convolucionales (CNN), con el fin de optimizar la detección temprana del cáncer de mama. Las técnicas convencionales de diagnóstico presentan limitaciones en términos de precisión y rapidez, lo que motivó el desarrollo de un sistema automatizado que clasifica las principales categorías de tejido, desde normales hasta malignos como el carcinoma invasivo. Tras una evaluación de varias bases de datos, se seleccionó el conjunto BACH por su alta calidad y relevancia clínica. Dada la complejidad computacional del formato TIFF, se optó por transformar las imágenes a formato PNG y reducir su resolución, preservando la información esencial para el análisis. Este enfoque no solo permitió una mejora significativa en la eficiencia del procesamiento, sino que también contribuyó al desarrollo de tecnologías más robustas en el ámbito del diagnóstico automatizado por imágenes médicas, abriendo puertas para futuras investigaciones y aplicaciones clínicas en la detección temprana del cáncer.