Sistema para clasificación y reconocimiento de nódulos en imágenes mamográficas utilizando procesamiento digital de imágenes y redes neuronales.

Abstract

En el presente trabajo de titulación se desarrolló un sistema de reconocimiento y clasificación de nódulos mamarios, mismo que tiene como primer paso crear una base de datos con mamografías que contenga todos los tipos de lesiones nodulares, luego se aplican técnicas de procesamiento digital de imágenes como: binarización, segmentación, filtros, estiramiento de contraste, agrupación de datos, operaciones morfológicas como: cierre y apertura, entre otras con el fin de extraer el nódulo presente en la imagen mamográfica procesada. Se realiza un clasificador basado en redes neuronales convolucionales con entrenamiento supervisado, el cual necesita que las imágenes estén etiquetadas de acuerdo al número de categorías a clasificar, el objetivo de la red es distinguir el tipo de nódulo según la categoría de evaluación BI-RADS (Sistema de informes y datos de imágenes mamarias). Todo el sistema está desarrollado en el lenguaje de programación Python, es decir software libre, el cual es un lenguaje de alto nivel y no requiere de pago de licencias para su uso. La edición se realizó en la Suite Anaconda con la aplicación Jupyter Notebook que nos brinda facilidades de ejecución de código, y librerías para el desarrollo de la etapa de procesamiento, de la red neuronal convolucional y para la interfaz gráfica. El sistema tiene una interfaz gráfica, que permite ingresar al usuario una imagen mamográfica, ésta a su vez es procesada y analizada para clasificarla según la categoría de evaluación (BI-RADS).