Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para contribuir en la detección de microcalcificaciones en mamografía digitalizada

A nivel mundial, el cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente además de una de las principales causas de muerte entre la población femenina. Actualmente, el método más eficaz para detectar lesiones mamarias en una etapa temprana es la mamografía. Ésta contribuye decisivamente al diagnóstico precoz de esta enfermedad que, si se detecta a tiempo, tiene una probabilidad de curación muy alta. Uno de los principales y más frecuentes hallazgos en una mamografía, son las microcalcificaciones, las cuales son consideradas como un indicador importante de cáncer de mama. En el momento de analizar las mamografías, factores como la capacidad de visualización, la fatiga o la experiencia profesional del especialista radiólogo hacen que el riesgo de omitir ciertas lesiones presentes se vea incrementado. Para disminuir dicho riesgo es importante contar con diferentes alternativas como por ejemplo, una segunda opinión por otro especialista o un doble análisis por el mismo. En la primera opción se eleva el coste y en ambas se prolonga el tiempo del diagnóstico. Esto supone una gran motivación para el desarrollo de sistemas de apoyo o asistencia en la toma de decisiones. En este trabajo de tesis se propone, se desarrolla y se justifica un sistema capaz de detectar microcalcificaciones en regiones de interés extraídas de mamografías digitalizadas, para contribuir a la detección temprana del cáncer demama. Dicho sistema estará basado en técnicas de procesamiento de imagen digital, de reconocimiento de patrones y de inteligencia artificial. Para su desarrollo, se tienen en cuenta las siguientes consideraciones: 1. Con el objetivo de entrenar y probar el sistema propuesto, se creará una base de datos de imágenes, las cuales pertenecen a regiones de interés extraídas de mamografías digitalizadas. 2. Se propone la aplicación de la transformada Top-Hat, una técnica de procesamiento digital de imagen basada en operaciones de morfología matemática. La finalidad de aplicar esta técnica es la de mejorar el contraste entre las microcalcificaciones y el tejido presente en la imagen. 3. Se propone un algoritmo novel llamado sub-segmentación, el cual está basado en técnicas de reconocimiento de patrones aplicando un algoritmo de agrupamiento no supervisado, el PFCM (Possibilistic Fuzzy c-Means). El objetivo es encontrar las regiones correspondientes a las microcalcificaciones y diferenciarlas del tejido sano. Además, con la finalidad de mostrar las ventajas y desventajas del algoritmo propuesto, éste es comparado con dos algoritmos del mismo tipo: el k-means y el FCM (Fuzzy c-Means). Por otro lado, es importante destacar que en este trabajo por primera vez la sub-segmentación es utilizada para detectar regiones pertenecientes a microcalcificaciones en imágenes de mamografía. 4. Finalmente, se propone el uso de un clasificador basado en una red neuronal artificial, específicamente un MLP (Multi-layer Perceptron). El propósito del clasificador es discriminar de manera binaria los patrones creados a partir de la intensidad de niveles de gris de la imagen original. Dicha clasificación distingue entre microcalcificación y tejido sano. ABSTRACT Breast cancer is one of the leading causes of women mortality in the world and its early detection continues being a key piece to improve the prognosis and survival. Currently, the most reliable and practical method for early detection of breast cancer is mammography.The presence of microcalcifications has been considered as a very important indicator ofmalignant types of breast cancer and its detection and classification are important to prevent and treat the disease. However, the detection and classification of microcalcifications continue being a hard work due to that, in mammograms there is a poor contrast between microcalcifications and the tissue around them. Factors such as visualization, tiredness or insufficient experience of the specialist increase the risk of omit some present lesions. To reduce this risk, is important to have alternatives such as a second opinion or a double analysis for the same specialist. In the first option, the cost increases and diagnosis time also increases for both of them. This is the reason why there is a great motivation for development of help systems or assistance in the decision making process. This work presents, develops and justifies a system for the detection of microcalcifications in regions of interest extracted fromdigitizedmammographies to contribute to the early detection of breast cancer. This systemis based on image processing techniques, pattern recognition and artificial intelligence. For system development the following features are considered: With the aim of training and testing the system, an images database is created, belonging to a region of interest extracted from digitized mammograms. The application of the top-hat transformis proposed. This image processing technique is based on mathematical morphology operations. The aim of this technique is to improve the contrast betweenmicrocalcifications and tissue present in the image. A novel algorithm called sub-segmentation is proposed. The sub-segmentation is based on pattern recognition techniques applying a non-supervised clustering algorithm known as Possibilistic Fuzzy c-Means (PFCM). The aim is to find regions corresponding to the microcalcifications and distinguish them from the healthy tissue. Furthermore,with the aim of showing themain advantages and disadvantages this is compared with two algorithms of same type: the k-means and the fuzzy c-means (FCM). On the other hand, it is important to highlight in this work for the first time the sub-segmentation is used for microcalcifications detection. Finally, a classifier based on an artificial neural network such as Multi-layer Perceptron is used. The purpose of this classifier is to discriminate froma binary perspective the patterns built from gray level intensity of the original image. This classification distinguishes between microcalcifications and healthy tissue.

Las causas de los incendios forestales en España 2001-2010: evolución territorial a través del análisis de diversos indicadores de prevención y extinción.

Los incendios forestales son un problema recurrente en España que produce cada año grandes pérdidas económicas, ambientales y en ocasiones humanas. A la complejidad de los siniestros en España por múltiples factores (clima, fisiografía, propiedad), hay que sumarle la descentralización política, pues las comunidades autónomas tienen la competencia de los incendios forestales, bajo las directrices de una legislación básica del Estado. La estadística de incendios forestales es una herramienta fundamental para el análisis de este fenómeno. Gracias a ella se puede lograr un profundo conocimiento del problema que permita lograr una mejora de los resultados y una optimización de los recursos empleados en su extinción. A partir de los datos de siniestros desde 2001 a 2010 se han elaborado unos indicadores que tienen como objetivo la realización de planes de actuación y prevención para un futuro.

Las causas de los incendios forestales en España 2001-2010: evolución territorial a través del análisis de diversos indicadores de prevención y extinción.

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Los productos electrónicos simulados (SEP) para la determinación inmediata de las causas de daños por impacto en frutas y hortalizas.

Dada la importancia económica que tienen las pérdidas de frutos por daños mecánicos y la creciente demanda de productos de calidad, se hace necesario contar con dispositivos para determinar rápidamente los puntos en que este tipo de daños se originan. Los daños por impacto se producen durante los procesos de recolección, manipulación y transporte de los productos agrícolas. Poder determinar la gravedad de los golpes producidos en cada caso es de gran importancia. Los SEPs (productos electrónicos simulados) miden y registran las fuerzas que intervienen en todo el proceso de manipulación de las frutas y hortalizas. De este modo, los puntos donde se producen fuerzas capaces de dañar al fruto pueden ser eliminados o modificados para evitar daños elevados y mejorar claramente la calidad y el valor del producto. En este articulo, se describen algunos de estos dispositivos electrónicos y los ensayos de laboratorio realizados para su calibración. Se discute su adaptación y posible utilización en nuestro país.

Causas de fallos en las cimentaciones de edificios

Congreso de Patología y Rehabilitación

Percepción de los riesgos y las causas de los accidentes en el medio natural por parte de deportistas, gestores, grupos de rescate y visitantes.

Evaluación del riesgo de las actividades en el medio natural.

La historia del oso de las cavernas: vida y muerte de un animal desaparecido

El título de este libro «La historia del oso de las cavernas: vida y muerte de un animal desaparecido» no es una feliz ocurrencia. Es una traducción del libro escrito por el paleontólogo fmés BjomKurten (1924-88) de la Universidad de Helsinki: The cave bear story: life and death of a vanished animal (Columbia University Press 1976) que, junto con innumerables artículos científicos, fueron inspiración de mi trabajo de investigación. No llegué a conocerle personalmente pero mantuve con él una relación epistolar y me ofreció sugerencias interesantes e, incluso, material en préstamo, el año de su muerte. El título del libro es más largo ya que reconcoce la contribución del yacimiento de Amutxate a esta historia. Como editor de este libro creo que, además de la satisfacción que me ha producido su escritura y coordinación, llega el momento de echar la vista atrás, recordar tantos buenos/malos momentos. He decidido hablar de buenos/malos momentos porque la espeleología, sea en su faceta científica o en la deportiva, consiste en una sucesión de vivencias en un ambiente hosti 1 que culmina con la satisfacción que produce el descubrimiento. En 1966 se produjo un hecho que marcó mi futuro participando en las exploraciones como miembro del GEM (Grupo Espeleológico de Minas) encontré mis primeros fósiles en la cueva del Reguerillo, cerca de Madrid. Esta cueva la excavé en 1971-1976 y, en años posteriores trabajé en otras muchas: Arrikrutz (Oñati, Guipúzcoa), Sima de los Huesos (Atapuerca, Burgos), Troskaeta (Ataun, Guipúzcoa), Los Osos (Tella-sin, Huesca), Eirós (Triacastela, Lugo ), La Lucia (Quintanilla, Cantabria), Santa Isabel (Ranero, Vizcaya) y, finalmente, Amutxate en la Sierra de Aralar.

Análisis de las causas de dispersión en los resultados de las medidas del coeficiente de absorción acústica en cámara reverberante

El objetivo del presente Trabajo Fin de Máster es llevar a cabo un estudio de las causas de la precisión de los resultados de las medidas del coeficiente de absorción acústica en cámara reverberante, siguiendo el procedimiento descrito en la norma UNE-EN ISO 354 “Medición de la absorción acústica en una cámara reverberante”. En primer lugar, se han estudiado los fundamentos teóricos relacionados con el método de ensayo. A continuación, se ha detallado dicho método y se ha aplicado a un caso práctico con la instrumentación disponible en el laboratorio de Acústica de la Escuela. Puesto que el resultado de un ensayo únicamente se halla completo cuando está acompañado de una declaración acerca de la incertidumbre de dicho resultado, en el presente trabajo se ha aplicado a este método de ensayo, tanto el enfoque clásico de la GUM, como el método de Monte Carlo, para evaluar la incertidumbre y comparar los resultados obtenidos mediante las dos metodologías. Para estudiar la influencia que produce en el campo sonoro de una cámara reverberante la introducción de un material absorbente en su interior, se realizó un estudio mediante trazado de rayos de la cámara reverberante del CEIS. ABSTRACT The objective of this Master's Thesis is to study the causes of accuracy of the measurements results of sound absorption coefficient in a reverberation room, according to the procedure of standard UNE-EN ISO 354 "Measurement of sound absorption in a reverberation room ". Firstly, theoretical basis related to the test method have been studied. Then, this method has been defined and applied to a particular case with the instrumentation available in the Acoustics laboratory of the College. The test result must be accompanied by a statement of the uncertainty of the result. For this reason, Monte Carlo method and GUM uncertainty framework have been applied in this project for estimating uncertainty and comparing the results obtained by these two methodologies. In addition, a study was made in the reverberation room of CEIS, by ray tracing, to study the influence on the sound field produced by the introduction of an absorbent material inside of the room.