Segmentación automatizada de cáncer de mama en imágenes de ultrasonidos mediante redes neuronales convolucionales

Erick Fabián Donado Fonseca

doi:10.22490/25394088.10453

Vol. 20 Núm. 1 (2026)

Publicado 23-02-2026

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Artículo de Investigación

Segmentación automatizada de cáncer de mama en imágenes de ultrasonidos mediante redes neuronales convolucionales

DOI: https://doi.org/10.22490/25394088.10453

Erick Donado Universidad Simón Bolívar

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Resumen
Referencias

Esta investigación se centra en el desarrollo de un sistema automático para la detección y segmentación de tumores en imágenes de ultrasonido mamario mediante técnicas avanzadas de aprendizaje profundo. Se diseñó un programa autoaprendente basado en redes neuronales convolucionales (CNN) con arquitectura tipo U-Net, capaz de entrenarse con conjuntos de datos médicos etiquetados para identificar y resaltar posibles regiones cancerosas. La metodología incluyó el preprocesamiento de las imágenes de ultrasonido mediante escalado a un tamaño uniforme de 256×256 píxeles, la división del conjunto de datos en entrenamiento y prueba (80/20), y la normalización de los datos. El entrenamiento del modelo incorporó funciones de activación, regularización mediante dropout y normalización por lotes para mejorar el rendimiento. El sistema mejora su precisión de manera autónoma al adaptarse a nuevos patrones y, al mismo tiempo, ofrece retroalimentación visual mediante la generación de máscaras de segmentación que marcan áreas sospechosas en las imágenes de ultrasonido. El desempeño se evaluó a través de la visualización de predicciones sobre imágenes del conjunto de datos usado para el entrenamiento. Los resultados demuestran la capacidad del modelo para detectar y segmentar regiones tumorales con alta precisión, lo que reduce falsos positivos y apoya el diagnóstico oportuno. Este enfoque evidencia el potencial clínico de las CNN para mejorar la exactitud diagnóstica, la eficiencia y, en última instancia, los resultados en pacientes con cáncer de mama.

Palabras clave: Segmentación de imágenes, Cáncer de mama, Ultrasonido, Aprendizaje profundo, U-Net, Redes neuronales convolucionales

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Cómo citar

Donado Fonseca, E. F. (2026). Segmentación automatizada de cáncer de mama en imágenes de ultrasonidos mediante redes neuronales convolucionales. Publicaciones E Investigación, 20(1). https://doi.org/10.22490/25394088.10453

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