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dc.creatorBrandan, Maria-Ester
dc.creatorCastillo Lopez, Jorge Patricio
dc.creatorMartí, Robert
dc.creatorMontoya del Angel, Ricardo
dc.creatorMoreno Astudillo, Liliana
dc.creatorSanchez Goytia, Vyanka Eunice
dc.creatorVIllaseñor Navarro, Yolanda
dc.date.accessioned2025-10-21T01:01:57Z
dc.date.available2025-10-21T01:01:57Z
dc.date.issued2024-05-29
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3785
dc.descriptionArtículo académico que tiene el objetivo de demostrar que la evaluación de la incertidumbre de las características radiómicas puede mejorar la solidez y el rendimiento de los modelos de predicción basados en radiómica, incluso con conjuntos de datos pequeños, como es común en la Mamografía Digital con Contraste (CEDM). Los modelos de deep learning suelen ser el estándar, pero requieren muchos datos. Se propone utilizar un modelo preentrenado de detección de lesiones de tomosíntesis digital de mama (DBT) como extractor de características para impulsar el análisis radiómico (un enfoque llamado boosting).
dc.publisherSPIE Digital Library
dc.subjectAprendizaje automático (Machine learning)
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de las Ingenierías
dc.titleAdded value of feature uncertainty in a radiomic analysis of contrast-enhanced digital mammography boosted by deep learning
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Física
dc.subject.keywordsRadiómica; Mamografía Digital con Contraste (CEDM)
dc.subject.keywordsAprendizaje Profundo
dc.subject.keywordsCáncer de Mama
dc.subject.keywordsTomosíntesis Digital de Mama (DBT).
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.1117/12.3027034
dc.identifier.bibliographiccitationMontoya-del-Angel, R., Castillo-Lopez, J. P., Martí, R., Sanchez-Goytia, V. E., Moreno-Astudillo, L., VIllaseñor-Navarro, Y., & Brandan, M.-E. (2024). Added value of feature uncertainty in a radiomic analysis of contrast-enhanced digital mammography boosted by deep learning. Proceedings of SPIE, 13174, 1317403. https://doi.org/10.1117/12.3027034
dcterms.memberofAnálisis y automatización


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