Carcinomas de mama: un enfoque fractal y algoritmo de clustering

En América Latina en el año 2018 se diagnosticaron 462.000 canceres de mama en mujeres (Pan American Health Organization, 2018), mientras que en Colombia el diagnóstico en el mismo año fue de 1.270 casos (Bravo y Mu˜noz, 2018; Pardo, et al., 2017). Lo que sitúa este cáncer en la tercera causa de muerte de todos los existentes (Martínez-Rojas, 2018; Mejía,et al., 2019). Existen muchas t´ecnicas imanológicas que permiten la detecci´on y diagnóstico del cáncer de mama, como son mamografía, resonancia mágnetica, ecografía y tomagrafía computacional (TAC). Tambi´en existe la t´ecnica del tacto de mama, que permite localizar algunos tipos de tumores. Teniendo en cuenta la gran importancia de estudiar este tipo de neoplasias malignas, en el presente trabajo se hace un estudio que permite el diagnóstico del cáncer de mama, mediante el procesamiento de imágenes de tomografía y el mátodo de algoritmo de clauster cu´antico, que permita estadificar el grado de malignidad de la lesión, donde podamos mostrar que los resultados concuerdan con los reportados en la literatura.

• Autores: De La Ossa Doria, Kevin
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad de Córdoba
• Repositorio: Repositorio Institucional Unicórdoba
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/8581
• Acceso en línea: https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8581; https://repositorio.unicordoba.edu.co
• Palabra clave: Diagnóstico; Cáncer de mama; TAC; Algoritmo de agrupamiento cuántico.; Diagnosis; Breast cancer; TAC; Quantum clustering algorithm
• Rights: openAccess
• License: Copyright Universidad de Córdoba, 2024