[ca] Tal com apunten les estadístiques, el càncer de mama és un problema de salut greu que suposa una considerable càrrega econòmica a l'hora de dur a terme el seu tractament, de manera que es justifica, indubtablement, la necessitat de realitzar un cribratge d'aquesta malaltia. No obstant això̀, en l'actualitat, la forma en què es realitza el diagnòstic en la pràctica clínica és propensa a errors. D'aquesta manera, sorgeix la necessitat de buscar una eina que ajudi als professionals a classificar les mamografies en les quatre categories de BI-RADS. En aquest projecte es presenten dos enfocament: un de machine learning i un de deep learning. Principalment, més enllà de la comparació dels resultats, el que es pretén és analitzar i desgranar en profunditat el procés seguit per aconseguir els seus respectius desenvolupaments i posterior implementació. Així, es mostren les dificultats i desavantatges trobats a l'hora que s'avaluen i comparen els dos models. Per a això, s'utilitzen tres bases de dades de mamografies que experts ja han classificat seguint les pautes de BI-RADS. Pel model de machine learning, es desenvolupen i utilitzen algoritmes que extreuen característiques de textura de les mamografies. L'àrea densa de la mama es segmenta utilitzant la informació́obtinguda de textura i Fuzzy C-means (una tècnica de soft clustering sense supervisió́). A continuació́, les àrees denses segmentades de la mama es classifiquen, utilitzant les característiques prèviament obtingudes i seleccionades, amb l'ajuda de l'algoritme dels k-nearest neighbors (k-NN). En aquest estudi s'especifiquen, també, les estratègies de desenvolupament al voltant de les possibilitats que no s'han implementat en la seva totalitat explicant els motius que van determinar la seva (parcial) exclusió. En canvi, pel model deep learning, atès que la base de dades de les mamografies era insuficient per a l'entrenament adequat del model, s'utilitzen tècniques de data augmentation. S'avaluen i entrenen, així, diferents arquitectures de xarxes neuronals convolucionals (CNN). Finalment, es presenten els resultats obtinguts i es proposa una discussió exhaustiva dels resultats, demostrant que el model de machine learning requereix d'un gran esforç i expertesa per obtenir uns resultats acceptables, mentre que el de deep learning mostra una precisió molt major i, per la seva facilitat d'implementació, pot considerar-se com una eina clau per futurs treballs o investigacions en aquesta matèria.

[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.