Revisión sistemática de enfoques computacionales para la detección de cáncer de mama mediante diagnóstico asistido por computadora utilizando imágenes de mamografías

El cáncer de mama es uno de los tipos de cáncer más prevalentes que afecta a las mujeres. La mortalidad por cáncer de mama podría reducirse al diagnosticarlo e identificarlo en una etapa temprana. Para detectar el cáncer de mama, se pueden utilizar diversas modalidades de imagen, como la mamografía. Los sistemas de Detección/Diagnóstico Asistido por Computadora (CAD) pueden ayudar a un radiólogo experto a diagnosticar el cáncer de mama en una etapa temprana. Este artículo presenta los hallazgos de una revisión sistemática que busca examinar los sistemas CAD de última generación para la detección del cáncer de mama. Esta revisión se basa en 118 publicaciones publicadas entre 2018 y 2021 y recuperadas de las principales bases de datos científicas mientras se utilizaba una metodología rigurosa de revisión sistemática. Proporcionamos una descripción general y análisis de los sistemas CAD existentes que utilizan métodos de aprendizaje automático, así como su estado actual basado en modalidades de imagen de mamografía y métodos de clasificación. Esta revisión sistemática presenta todas las etapas del CAD, incluyendo preprocesamiento, segmentación, extracción de características, selección de características y clasificación. Identificamos lagunas en la investigación y esbozamos recomendaciones para futuras investigaciones. Esta revisión sistemática puede ser útil tanto para clínicos, que utilizan sistemas CAD para el diagnóstico temprano del cáncer de mama, como para investigadores que buscan lagunas de conocimiento y crear más contribuciones para el diagnóstico del cáncer de mama.