Detección de cáncer cérvico-uterino mediante red neuronal función de base radial

Abstract

RESUMEN: El cáncer cervical, por ser causante de mortalidad a nivel mundial y por estar en segundo lugar de malignidades en México en la población femenina, ha sido tema de muchas investigaciones para su detección de manera oportuna. Una red neuronal artificial, aplicada al diagnóstico de imágenes médicas, funciona correctamente si tiene un entrenamiento adecuado. Dicha función implica el diagnóstico de enfermedades, con la finalidad de reducir el desarrollo de éstas y los decesos de quienes las padecen. Los avances tecnológicos han permitido desarrollar diversas técnicas que muestran o identifican patrones en imágenes médicas para diagnosticar de manera certera anomalías. En este trabajo se presentan los resultados obtenidos al utilizar el procesamiento digital de imágenes y la red neuronal función de base radial para la clasificación, mediante imágenes digitales, de células del epitelio escamoso cervical, generando así una herramienta que sirva a cito patólogos a corroborar sus diagnósticos. ABSTRACT: Cervical cancer as cause of death worldwide and because is in second place in Mexico in malignancies of the female population, has been the subject of many investigations for their detection in a timely manner. An artificial neural network applied to the diagnosis of medical images, works correctly if you have adequate training. This role involves the diagnosis of diseases with the aim of reducing the development of these and the deaths of those who suffer. Technological advances have developed various techniques to show or identify patterns in medical imaging to diagnose a true anomaly. This paper presents the results obtained by using digital image processing and neural network radial basis function for classification, using digital images, of cervical squamous epithelial cells, thus creating a tool that serves to corroborate their pathologists diagnoses.