Para probar la demostración, consulte google colab notebook.
- El proyecto consiste en codificar una red neuronal convolucional (CNN) escrita en python que lee un conjunto de datos de mamografías de pacientes con cáncer de mama. Luego, la CNN, después de ser entrenada, puede decir rápidamente qué densidad de masas tiene e incluso decir si el tipo de cáncer de mama es benigno o maligno. En este momento, la precisión de la CNN se acerca al 93%.
- Al usar este programa como guía, los médicos generales y los técnicos radiológicos tendrán una herramienta especial para ayudar a detectar de manera más rápida y fácil los tumores cancerosos en casos inciertos y, especialmente, acelerar el proceso de una evaluación válida del tumor con un oncólogo, esta herramienta no está destinada a ser utilizada por el público en general, sino solo como una guía.
- Este proyecto esta tratando de reducir el tiempo que tarda una persona con un caso incierto en ser diagnosticada con un tumor maligno e iniciar su tratamiento, ya que es un proceso muy largo en el sistema de salud pública del tercer mundo.
- Se logro obtener una red neuronal con una precisión de aproximadamente el 93 % capaz de clasificar una mamografía como benigna o maligna.
To try the demo, check google colab notebook.
- The project consists in coding a convolutional neural network(CNN) written in python that reads a dataset of mammography scans from breast cancer patients. Then the CNN, after being trained, is able to quickly tell what density of masses you have and even tell if the type of breast cancer is benign or Malignant. As of right now, the accuracy of the CNN is approaching to 93%.
- By using this program as a guide, general medical practitioners and radiologally technicians will have a special tool to help with faster and easier detection of cancerous tumors in uncertain cases, and especially speed up the process of a valid assessment of the tumor with an oncologist, this tool is not intended to be used by the general public, but only as a guide.
- I am trying to reduce the time it takes for a person with an uncertain case to be diagnosed with a malignant tumor and start their treatment, since this is a very lengthy process in the third world public health system.
- I managed to get an approx 93% accurate neural network capable of classifying a mammography scan as benign or malignant.