Segmentación Automatizada de Cáncer de Mama en Imágenes de Ultrasonidos Mediante Redes Neuronales Convolucionales - Donado Fonseca, Erick Fabián (Publicaciones e Investigación, 2026)
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 con arquitectura tipo U-Net, capaz de entrenarse con datasets 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 256x256 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, al mismo tiempo que ofrece retroalimentación visual generando máscaras de segmentación que marcan áreas sospechosas en las imágenes de ultrasonido. El desempeño se evaluó con la visualización de predicciones sobre imágenes del dataset usado para el entrenamiento. Los resultados demuestran la capacidad del modelo para detectar y segmentar regiones tumorales con alta precisión, reduciendo falsos positivos y apoyando el diagnóstico oportuno. Este enfoque evidencia el potencial clínico de las redes neuronales convolucionales para mejorar la exactitud diagnóstica, la eficiencia y, en última instancia, los resultados en pacientes con cáncer de mama.