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Diagnóstico del cáncer de mama con modelos de aprendizaje profundo mediante imágenes térmicas
Guillermo Pinto
Miguel Pimiento
Cristian Diaz
Resumen
Desarrollamos un enfoque de visión por computadora para el diagnósticotemprano de cáncer de mama utilizando transformadores de visión (ViT) y redesneuronales convoluciones aplicadas al dataset de termografías DMR-IR,alcanzando una exactitud del 95.30%. Nuestro modelo supera, según nuestroconocimiento, los resultados previos obtenidos en este dataset. Implementamostécnicas avanzadas de atención visual, como GradCAM, para mejorar lainterpretabilidad de las predicciones. Este logro subraya el potencial de losmodelos de aprendizaje profundo en imágenes médicas, abriendo nuevasoportunidades para aplicaciones clínicas en la detección temprana y eficiente delcáncer de mama