| Journal: | Revista mexicana de ingeniería biomédica |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000421756 |
| ISSN: | 0188-9532 |
| Authors: | Bastida, M.B1 Cabello, M.E2 Rodríguez, A.L1 García, J3 |
| Institutions: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Centro de Física Aplicada y Tecnología Avanzada, Juriquilla, Querétaro. México 2Universidad de Colima, Facultad de Telemática, Colima. México 3Unidad de Especialidades Médicas en Detección y Diagnóstico de Cáncer de Mama, Querétaro. México |
| Year: | 2017 |
| Season: | Ene-Abr |
| Volumen: | 38 |
| Number: | 1 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Aplicado, descriptivo |
| Spanish abstract | Se desarrolló un sistema basado en árboles de decisión con factores de peso heurísticos orientados al diagnóstico mediante termografía mamaria. El sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas propuesto incluye árboles de decisión binarios para la clasificación estadística de algunas patologías de la glándula mamaria. Dentro de ellos, se incluyen factores de peso constantes encontrados a través de la correlación de las variables involucradas en el desarrollo de los padecimientos mamarios de acuerdo al apego estadístico de las características termográficas, así como de la información clínica complementaria (historial clínico, parámetros físicos, carga genética y hábitos, entre otros), con respecto a su incidencia diagnóstica. La certeza del sistema para los trastornos inflamatorios es de 96 %, para mastopatía fibroquística de 78 %, para necrosis grasa de 62 % y para cáncer de seno de 86 %. El 14 % de error se asocia a microcalcificaciones mismas que con la técnica termográfica reportada no es posible diferenciar. Por lo tanto, es posible catalogar el riesgo de una paciente a padecer alguna afección según los resultados arrojados después de llevar a cabo el examen térmico. Con este sistema de apoyo a la decisión se mejora la posibilidad de aplicación de pruebas de detección temprana en la población que sufre de contraindicaciones para realizarse los exámenes con otros métodos, además permite un diagnóstico integral para las demás pacientes |
| English abstract | A decision tree based system with heuristic weight factors oriented to diagnosis by thermography was developed. The proposed clinical decision support system (CDSS) includes binary decision trees for statistical classification of some diseases of the mammary gland. These include weight constant factors found by the correlation of the variables involved in the development of breast disorders according to the statistical attachment of the thermal features, as well as complementary clinical information (medical history, physical parameters, genetic load and habits, among others), regarding its diagnostic incidence. The certainty of the system for inflammatory disorders is 96%, for fibrocystic mastopathy is 78 %, for fat necrosis is 62% and for breast cancer is 86%. The 14% error is associated to microcalcifications that with the reported thermographic technique it is not possible to differentiate. Thus, it is possible to catalog the risk of a patient having a condition according to the results obtained after conducting a thermal test. Then, with the CDSS the possibility of applying early detection tests in the population suffering from contraindications to perform the others is improved, in addition it allows a comprehensive diagnosis for other patients |
| Disciplines: | Medicina |
| Keyword: | Oncología, Ginecología y obstetricia, Diagnóstico, Cáncer, Mama, Técnicas de diagnóstico, Termografía, Toma de decisiones |
| Keyword: | Oncology, Gynecology and obstetrics, Diagnosis, Cancer, Breast, Diagnostic techniques, Decision making, Thermography |
| Full text: | Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF) |
