Optimización paramétrica para la identificación de tumores: Ecuación de biocalor utilizando ANOVA y el método Taguchi

El cáncer de mama es la enfermedad que más muertes causa entre las mujeres. Se sabe que la detección temprana de un tumor asegura un mejor pronóstico y una mayor tasa de supervivencia. En este artículo se desarrolla una herramienta de diagnóstico inteligente, económica y no invasiva para ayudar en la detección del cáncer de mama de manera objetiva. Esta herramienta se basa en el escaneo termográfico de la superficie mamaria en combinación con la simulación numérica de la mama utilizando la ecuación de biocalor. Las aplicaciones médicas del escaneo termográfico aprovechan la temperatura de la piel como un indicativo de un proceso patológico subyacente. El patrón térmico sobre un tumor mamario refleja la reacción vascular a la anormalidad. Por lo tanto, un patrón de temperatura anormal puede ser un indicador de un tumor subyacente. Se identifican siete parámetros importantes y se realiza un análisis de varianza (ANOVA) utilizando un diseño 2n (n = número de parámetros, 7). Se analizan el efecto y la importancia de los diversos parámetros. Basado en el diseño mencionado, se utiliza el método Taguchi para optimizar los parámetros con el fin de asegurar que la señal del tumor se maximice en comparación con el ruido de otros factores. El modelo predice que la configuración ideal para capturar la señal del tumor es cuando el paciente está en actividad metabólica basal con una perfusión subcutánea correspondientemente menor en un ambiente de baja temperatura.