CLASIFICACIÓN DE LA MALIGNIDAD DE LOS NÓDULOS PULMONARES DESDE REPRESENTACIONES GEOMÉTRICAS PROFUNDAS
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Date
2025-05-11
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
El cáncer de pulmón (CP) es el cáncer con mayor mortalidad. Los nódulos pulmonares (NP) son los principales biomarcadores del cáncer pulmonar, siendo masas anormales de entre 3 y 30 mm, categorizadas según observaciones radiológicas de expertos. Sin embargo, este análisis es subjetivo, por lo que existen métodos computacionales para brindar un soporte a la clasificación de los NP. Estos métodos principalmente se centran en la codificación local del nódulo, acotada a la región de observación, perdiendo características contextuales, relevantes en la clínica para dar un mayor soporte. En este contexto de investigación, durante la modalidad de “Cursos en Programas de Maestría”. Teniendo en cuenta el aporte de las asignaturas y la consolidación de la investigación, en este trabajo se desarrollo un modelo basado en transformers que integra observaciones a escala local de nódulos 3D y contexto a escala pulmonar para mejorar la clasificación de malignidad. El contexto pulmonar se codifica a partir de un codificador de transformer estándar, proporcionando un vector de con información contextual robusta. Paralelamente, un codificador de atención multicabeza especializado captura la información local a escala del nódulo para mejorar la clasificación del nódulo, que posteriormente se integra con la información contextual. El método propuesto se validó en el conjunto de datos LIDC-IDRI, logrando un 96,44% y un 95,53% de AUC y recall respectivamente, superando a los métodos más avanzados.
Description
Keywords
Cáncer de pulmón, Nódulos pulmonares, Información contextual, Aprendizaje multiescala