Clasificación automática del realce parenquimatoso de fondo (BPE) en DCE-MRI - Díaz Montesdeoca, Oliver; Gubern Mérida, Albert; Diekmann, Susanne; Mann, Ritse; Martí Marly, Robert (Seram, 2018)
MOTIVACIÓN • Investigar herramientas informáticas de clasificación automática de BPE • Homogeneizar la categorías BIRADS del Colegio Americano de Radiología ACR para la clasificación de BPE • Para simplificar el estudio, una clasificación BPE binaria ha sido utilizada • Reducir variabilidad inter e intra observador Metodología • Paso 1. Segmentación de tejido glandular (antes y después de la administración del contraste) • Paso 2. Extracción de características del tejido parenquimatoso • Diferencia de media, desviación estándar, distancia entre histogramas, cuartiles, … • Paso 3. Entrenamiento con modelos de aprendizaje automáticos Random Forest para conjuntos balanceados y no balanceados • Paso 4. Evaluación utilizando validación cruzada de 10 iteraciones (Curva ROC, Sensibilidad, Especificidad)