[en] Epidemiological statistics portray the fact that breast cancer is a significant health concern and economic burden, undoubtedly justifying the need for breast cancer screening. Nevertheless, how the current diagnosis is made in clinical practice is prone to errors. Hence, there is a necessity for a tool to assist physicians when classifying mammographies into the four categories of BI-RADS. In this project, two approaches are presented: one based on machine learning and the other one based on deep learning. Mainly, beyond the comparison of the results, what is intended is to analyze and discuss in-depth the process followed to achieve their respective developments and subsequent implementation. Thus, the difficulties and drawbacks found when evaluating and comparing the two models are shown. Consequently, three mammography databases are used that experts have already classified following the BI-RADS guidelines. In the case of the machine learning model, algorithms that extract texture features from mammograms are developed and used. The dense area of the breast is segmented, with the information obtained from texture, using Fuzzy C-means (an unsupervised soft clustering technique). Subsequently, a feature selection process was carried out. The classification of the dense areas was performed using a knearest neighbors algorithm (k-NN). The development strategy around other possibilities that were not fully implemented is also explained, with reference to the motives behind these decisions. On the other hand, in the deep learning model, the mammogram database was insufficient for the adequate training of the model. Hence, data augmentation techniques are used. Different convolutional neural network (CNN) architectures were assessed and trained. Finally, the results obtained are presented and an exhaustive discussion is performed, demonstrating that the machine learning model requires great effort and experience to obtain acceptable results. In contrast, the deep learning model shows a much higher accuracy and can be considered as key for future work or research in this area.

[es] Tal y como apuntan las estadísticas, el cáncer de mama es un problema de salud grave que supone una considerable carga económica a la hora de llevar a cabo su tratamiento, por lo que se justifica, indudablemente, la necesidad de realizar un cribado de esta enfermedad. Sin embargo, en la actualidad, la forma en que se realiza el diagnóstico en la práctica clínica es propensa a errores. De este modo, surge la necesidad de buscar una herramienta que ayude a los profesionales a clasificar las mamografías en las cuatro categorías de BI-RADS. En este proyecto se presentan dos enfoques: uno de machine learning y otro de deep learning. Principalmente, más allá de la comparación de los resultados, lo que se pretende es analizar y desgranar en profundidad el proceso seguido para conseguir sus respectivos desarrollos y posterior implementación. Así, se muestran las dificultades y desventajas encontradas a la hora de evaluar y comparar los dos modelos. Para ello, se utilizan tres bases de datos de mamografías que expertos ya han clasificado siguiendo las pautas de BI-RADS. En el caso del modelo de machine learning, se desarrollan y utilizan algoritmos que extraen características de textura de las mamografías. El área densa de la mama se segmenta utilizando la información obtenida de textura y Fuzzy C-means (una técnica de soft clustering sin supervisión). A continuación, las áreas densas segmentadas de la mama se clasifican, utilizando las características previamente obtenidas y seleccionadas, con la ayuda del algoritmo de k-nearest neighbors (k-NN). En este estudio se especifican, también, las estrategias de desarrollo en torno a las posibilidades que no se han implementado en su totalidad explicando los motivos que determinaron su (parcial) exclusión. En cambio, en el modelo de deep learning, dado que la base de datos de las mamografías era insuficiente para el entrenamiento adecuado del modelo, se utilizan técnicas de data augmentation. Se evalúan y entrenan, así, diferentes arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNN). Finalmente, se presentan los resultados obtenidos y se plantea una discusión exhaustiva de los resultados, demostrando que el modelo de machine learning requiere de un gran esfuerzo y experiencia para obtener unos resultados aceptables, mientras que el de deep learning muestra una precisión mucho mayor y, debido a su fácil implementación, puede considerarse como una herramienta clave para futuros trabajos o investigaciones en esta materia.