Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Pertuz Arroyo, Said DavidPadilla Arrieta, Astrid Carolina2022-09-152022-09-152022-09-092022-09-09https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11443El análisis cuantitativo de las características de textura de las imágenes mamográficas, i.e. análisis parenquimatoso, ha mostrado una fuerte asociación con el riesgo de desarrollar cáncer de mama. Además, algunos estudios han demostrado que los tejidos mamarios podrían formar agrupaciones según la apariencia visual mamográfica, es decir, fenotipos de imagen, que están relacionados con el riesgo de cáncer de mama. El objetivo de esta tesis fue estudiar la utilización de fenotipos basados en imágenes para la predicción del riesgo de cáncer de mama. Para ello, propusimos una metodología para incluir fenotipos individualizados en el análisis parenquimatoso. Además, realizamos un análisis de clusters sobre un conjunto de descriptores basados en la anatomía del seno. Los descriptores basados la anatomía del seno buscan generar representaciones fenotípicas de la mamografía basadas en la anatomía de la mama, y el análisis de clustering tiene como objetivo evaluar la presencia de grupos de fenotipos y su asociación con el cáncer. Los experimentos se realizaron en un estudio de casos y controles que incluía las cuatro vistas de mamografía estándar de 286 mujeres. La inclusión de fenotipos individualizados en el análisis del parénquima mostró un aumento en el rendimiento de la evaluación del riesgo en comparación con el análisis clásico parenquimatoso (AUC de 0,813 frente a 0,504). En cambio, el análisis de agrupación de los fenotipos propuestos basados en la anatomía no mostró grupos de fenotipos relacionados con el riesgo de cáncer de mama.application/pdfenginfo:eu-repo/semantics/openAccessCáncer de senoClusteringEvaluación de riesgoFenotipos de imagenUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestríaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coCBIRBreast cancerRisk assessmenthttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)