Resumo

RODRIGUEZ-VAZQUEZ, Solangel  e  MARTINEZ-BORGES, Andy Vidal. Clasificación de células cervicales con Máquinas de Soporte Vectorial empleando rasgos del núcleo. Rev cuba cienc informat [online]. 2015, vol.9, n.2, pp.115-127. ISSN 2227-1899.

La citología convencional es una de las técnicas más utilizadas, siendo ampliamente aceptada, de bajo costo, y con mecanismos de control. Con el objetivo de aliviar la carga de trabajo a los especialistas, algunos investigadores han propuesto el desarrollo de herramientas de visión computacional para detectar y clasificar las transformaciones en las células de la región del cuello uterino.  En este trabajo, se presenta el uso de las máquinas de soporte vectorial (SVM) como método computacional para la clasificación de las células cervicales en las condiciones normal y anómala, basándose solamente en las características extraídas de la región ocupada por el núcleo, sin hacer uso de las características del citoplasma. La importancia de este enfoque viene dada porque los núcleos son las zonas que pueden ser segmentadas más fácilmente en imágenes complejas de frotis de Papanicolaou. Dichas imágenes presentan un alto grado de células superpuestas y es difícil lograr diferenciar las fronteras exactas de las regiones ocupadas por los citoplasmas.  A partir del estudio realizado, entre los kernels lineal y función de base radial (RBF) a partir de las medidas AUC, medida F, predictividad negativa y media H,se comprobó que RBF mostró un buen desempeño manteniendo valores de 0.91% 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 SVM con el kernel RBF respecto a otras investigaciones, obteniendo un 91.28% por encima de las mismas.

Palavras-chave : células cervicales; clasificación; frotis de papanicolaou; máquinas de soporte vectorial.

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