Resumen

SONORA-MENGANA, Alexander et al. Evaluación de técnicas de balanceo de datos. Aplicación en un sistema CAD para nódulos pulmonares empleando el sistema LUNA16. EAC [online]. 2018, vol.39, n.3, pp.57-67. ISSN 1815-5928.

Debido a la alta incidencia del cáncer de pulmón a nivel mundial, los sistemas de diagnóstico asistidos por computadora (CAD por sus siglas en inglés) desempeñan un papel importante en los estudios de pesquisaje de la enfermedad. El proceso de clasificación en los sistemas CAD se ve deteriorado debido al bajo porciento de estructuras detectadas que se corresponden a nódulos verdaderos. El principal propósito de este trabajo es compararla influencia de las técnicas de balanceo de datos en la clasificación de nódulos pulmonares. De acuerdo con la literatura revisada, en este trabajo se presenta por primera vez la comparación entre balanceo de datos aplicado a la detección de nódulos pulmonares empleando un conjunto de imágenes grande para razones de falsos positivos bajas. Los métodos se aplicaron a un sistema CAD presentado en LUNA16 Challenge (ETROCAD). Los mejores resultados obtenidos se corresponden a los métodos SMOTE y SMOTE-TL con una sensibilidad promedio de 0.760 y 0.759 respectivamente, en contraste a 0.748 obtenido sin realizar ningún balanceo de datos. Aunque el impacto en el índice empleado en LUNA16 no es alto, un balanceo de datos adecuado permitió la detección correcta de 36 candidatos adicionales a una raso de 4 falsos positivos por imagen. En el momento de escritura de este trabajo, el desempeño del ETROCAD con balanceo de datos basado en SMOTE exhibe la mayor puntuación de entre los sistemas CAD clásicos.

Palabras clave : balanceo de datos; sistemas de detección asistidos por computadora; Near-Miss; CNN; submuestreo aleatorio; Tomek links; Mapas auto-organizados; sobremuestreo aleatorio; ADASYN; LUNA16.

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