[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.

[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.