Desarrollo de un sistema de detección de tumores cerebrales con imágenes de resonancia magnética mediante técnicas de inteligencia artificial.

Abstract

En esta investigación se aborda el desarrollo de un sistema de detección de tumores cerebrales utilizando técnicas de IA aplicadas a imágenes de resonancia magnética (RM). Los tumores cerebrales representan un desafío médico debido a su complejidad y ubicación dentro del tejido cerebral, además de que la detección manual de tumores requiere de profesionales especializados y es susceptible a subjetividades del especialista. Por lo tanto, el sistema propuesto se basa en el uso de dos algoritmos de “Deep Learnig” para la detección y clasificación de tumores cerebrales que aprovecha los avances de la IA para crear una herramienta de apoyo a los profesionales de la salud. En la primera etapa, una red neuronal basada en el modelo pre-entrenado NasNetLarge se emplea para identificar la presencia de un tumor cerebral en la imagen de RM con una precisión de 99%. Si se detecta un tumor, la segunda etapa se enfoca en clasificar el tipo de tumor utilizando una red neuronal basada en la arquitectura MobileNetV2, adaptada para la clasificación de tres tipos de tumores: glioma, meningioma y de pituitaria. Esta etapa cuenta con una precisión del 95%. Además, se incorpora una etapa de segmentación para determinar la ubicación del tumor dentro del tejido cerebral, lo que es fundamental para la planificación de tratamientos personalizados.

Palabras clave: redes neuronales, procesamiento de imágenes, transferencia de aprendizaje, tumores cerebrales, resonancia magnética, inteligencia artificial.