Técnicas de Aprendizaje Profundo para Diagnosticar Cáncer de Pulmón

Las herramientas de imágenes médicas son esenciales en el diagnóstico del cáncer de pulmón en etapas tempranas y en el monitoreo del cáncer de pulmón durante el tratamiento. Se han estudiado diversas modalidades de imágenes médicas, como radiografías de tórax, imágenes por resonancia magnética, tomografía por emisión de positrones, tomografía computarizada y técnicas de imágenes moleculares, para la detección del cáncer de pulmón. Estas técnicas tienen algunas limitaciones, incluyendo la incapacidad de clasificar automáticamente las imágenes de cáncer, lo cual no es adecuado para pacientes con otras patologías. Es urgente desarrollar un enfoque sensible y preciso para el diagnóstico temprano del cáncer de pulmón. El aprendizaje profundo es uno de los temas de más rápido crecimiento en imágenes médicas, con aplicaciones que abarcan rápidamente modalidades de datos basadas en imágenes médicas y textuales. Con la ayuda de herramientas de imágenes médicas basadas en aprendizaje profundo, los clínicos pueden detectar y clasificar nódulos pulmonares con mayor precisión y rapidez. Este artículo presenta el desarrollo reciente de técnicas de imágenes basadas en aprendizaje profundo para la detección temprana del cáncer de pulmón.