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Herramienta basada en máquinas de soporte vectorial para la clasificación de células escamosas de citologías cérvico uterinas

Resumen

El presente proyecto continúa el trabajo realizado por el grupo de Investigación en Ingeniería Biomédica (GIIB) en la línea de tratamiento de imágenes médicas, orientada a la construcción de aplicaciones futuras que permitan contribuir al diagnóstico de ciertas patologías que se apoyan en la lectura de Citologías Cérvico Uterinas y de tal forma reducir el error ocasionado por sobrevaloración o subvaloración de las características obtenidas de las células escamosas. La investigación ha sido enfocada a la caracterización y clasificación de células escamosas, según parámetros de anormalidad y normalidad utilizando la herramienta de máquinas de soporte vectorial para dicha clasificación. Dicha herramienta de clasificación permite una mayor exactitud en el diagnóstico de las lecturas, ya que su diseño busca no solo encontrar una muy buena separación entre los diferentes elementos, sino la mejor separación que pueda existir entre los elementos a clasificar, dando de esta manera una mayor confianza al usuario final que el diagnóstico es correcto. Se desarrollo una herramienta pensando en el usuario, que permita al experto no sólo obtener un software que le apoye al momento de tomar decisiones acerca de su trabajo, sino que le permita realizar de un manera fácil y rápida, la actualización de la base de datos, la inclusión o la eliminación de información de la misma, así como le permita a este elegir las características principales que se deban tener en cuenta durante el proceso de calificación, esta facilidad es de gran valor, ya que al trabajar con imágenes que tengan características similares, la posibilidad de un cambio en la calidad de estas afecta directamente el resultado que se espera tener. Se recomienda que la continuidad de la investigación se dé en el análisis de campos que contengan un gran número de células y el uso de arquitectura en paralelo para la construcción de algoritmos más robustos