Tinción digital en imágenes microscópicas multiespectrales. Aplicación a la identificación del cáncer de mama

Abstract

El propósito de este trabajo es la clasificación de tejido mamario sin tinción que permita discriminar muestras tumorales de no tumorales. Para ello se utilizan técnicas de aprendizaje profundo e imágenes multiespectrales (MSI) adquiridas con diferentes longitudes de onda, desde 425 nm hasta 700 nm y paso espectral de 4 nm. El trabajo realizado contempla un análisis para determinar si las diferentes bandas espectrales proporcionan información adicional a la que se consigue con imágenes adquiridas con cámaras comunes. Como resultado del trabajo se obtiene el modelo de clasificación con MSI que proporciona la tasa de acierto más próxima a los modelos de clasificación que emplean imágenes con tinción. Además, se han implementado varios métodos de tinción digital aplicando técnicas de aprendizaje profundo. La tinción virtual se realizaría posteriormente a la clasificación para corroborar visualmente los resultados, permitiendo avanzar en el análisis espectral a nivel celular y tisular.