Investigadores del grupo de investigación eVida de la Universidad de Deusto en colaboración con investigadores de Bioaraba Health Research Institute, NanoBioCel Research Group (UPV/EHU), BioKeralty Research Institute y la Fundación Universitaria Sanitas han publicado en la revista Scientific Reports el artículo titulado “Multiclass classification of breast cancer histopathology images using multilevel features of Deep convolutional neural network”.
Según Global Cancer Statistics 2020 (GLOBOCAN 2020), el cáncer de mama es la neoplasia maligna más común y la principal causa de mortalidad relacionada con el cáncer en la población femenina de todo el mundo. Específicamente, durante el 2020, 2,26 millones (de mujeres (el 11,7% de la incidencia total de cáncer) fueron diagnosticadas de cáncer de mama, con una mortalidad de 0,69 millones (6,9% del total de las muertes por cáncer). Por lo tanto, la comprensión prematura de la fisiopatología del tumor de mama es crucial para ayudar a reducir las tasas de morbilidad en las mujeres en todo el mundo.
Con este artículo, los y las investigadores buscan mejorar la calidad de los diagnósticos presentando un enfoque de aprendizaje profundo para clasificar automáticamente las imágenes de microscopio de cáncer de mama que pudiera reducir las tasas de mortalidad entre las mujeres.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-19278-2
Autores de eVida (Universidad de Deusto): Zabit Hameed y Begonya Garcia‑Zapirain
Palabras clave: Cáncer de mama, aprendizaje profundo, procesado de imágenes, patología digital, ingeniería biomédica.
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Sung, H. et al. Global cancer statistics 2020: Globocan estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J. Clin. 71, 209–249 (2021), DOI: https://doi.org/10.3322/caac.21660.