PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES PARA LA PREDICCIÓN TEMPRANA DEL CÁNCER DE PULMÓN
DOI:
https://doi.org/10.61530/redtis.vol8.n1.2024.189Keywords:
Cáncer de pulmón , procesamiento de imágenes, detección temprana, aprendizaje automático, redes neuronales, minería de datosAbstract
El artículo permite abordar la importancia del procesamiento digital de imágenes en la detección temprana del cáncer de pulmón, una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial, donde técnicas de minería de datos y análisis de imágenes pueden mejorar la identificación de anomalías en radiografías de tórax, facilitando un diagnóstico más preciso y oportuno. Mediante herramientas como GIMP y Python, se realizó un análisis de las imágenes médicas, mismas que permitieron mejorar la calidad de las imágenes aunado a la generación de datos importantes que pueden ser utilizados para entrenar modelos de aprendizaje automático, la información brindada por las radiografías de tórax contribuirán en un futuro en el desarrollo de una red neuronal capaz de predecir la presencia de cáncer de pulmón en etapas tempranas, lo que podría reducir significativamente los costos de pruebas diagnósticas invasivas y permitir que los pacientes reciban tratamientos más oportunos. Los resultados mostraron diferencias significativas en las densidades de masa de las radiografías, lo que sugiere su potencial para identificar signos tempranos de cáncer, lo anterior sienta las bases para el desarrollo futuro de una red neuronal capaz de predecir la presencia de cáncer de pulmón en sus etapas iniciales, lo que podría reducir los costos de pruebas invasivas y permitir tratamientos más rápidos. La combinación de avances en procesamiento de imágenes y minería de datos es esencial para establecer estándares en la detección temprana del cáncer de pulmón, mejorando así los pronósticos y la calidad de vida de los pacientes.
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