Abstract

RODRIGUEZ VAZQUEZ, Solangel; MARTINEZ BORGES, Andy Vidal  and  LORENZO GINORI, Juan Valentín. Clasificación de células cervicales mediante el algoritmo KNN usando rasgos del núcleo. Rev cuba cienc informat [online]. 2016, vol.10, n.1, pp. 95-109. ISSN 2227-1899.

RESUMEN La prueba de Papanicolaou, es un examen de pesquisa ginecológica que permite apreciar cambios en la morfología de las células del cuello uterino. Dicho estudio puede alertar sobre patologías tan frecuentes en las mujeres como el cáncer del cuello del útero. El análisis de este tipo de imágenes es importante en la generación de diagnósticos y en las investigaciones que se llevan a cabo, por lo que se hace necesario el desarrollo de nuevas técnicas que efectúen un análisis práctico de las muestras. La búsqueda por similitud es uno de los procedimientos más frecuentes en problemas que involucran el procesamiento de datos, una variante consiste en la búsqueda de los k-vecinos-más-cercanos (kNN). En este trabajo, se propone el uso del clasificador kNN y de una de las distancias utilizadas por el mismo para dar solución al problema de la clasificación de las células del cuello uterino en las clases normal y anómala, basándose solamente en las características extraídas de la región del núcleo. A partir del estudio realizado, entre las distancias manhattan, euclidiana y mahalanobis y teniendo en cuenta para la evaluación las medidas F, AUC, predictividad negativa y media H, se comprobó que manhattan mostró un buen desempeño manteniendo valores de 97.1% de AUC. Los resultados obtenidos indican una reducción respecto a la tasa de falsos negativos en la prueba de Papanicolaou. Se utilizó la media H con el propósito de comparar los resultados de kNN respecto a otras investigaciones, obteniendo un 92.33% con respecto a las mismas.

Keywords : células del cuello del útero; clasificación; kNN; núcleos; prueba de Papanicolaou.

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