K-means y Máquinas de Soporte Vectorial para el Análisis y Clasificación de Señales de Espectroscopía de Inducción Magnética asociadas a Cáncer de Mama - Hernández-Carrizosa, J. M.; Ponomaryov, V.; González-Díaz, C. A.; Corzo, A. (Memorias del Congreso Nacional de Ingeniería Biomédica, 2017)
En la actualidad el sector salud en el primer nivel de atención médica no cuenta con equipos portátiles que permitan un diagnóstico oportuno para detectar cáncer de mama (CaMa). La Escuela Militar de Graduados de Sanidad (EMGS), diseñó un prototipo portátil que utiliza la técnica de Espectroscopia de Inducción Magnética (EIM) como alternativa para detectar neoplasias en tejido mamario de manera no invasiva. El objetivo de este trabajo es encontrar conjuntos específicos de datos de Corrimiento de Fase Inductivo (CFI) y de Ganancia de Corriente Inducida (GCI), obtenidos por este dispositivo, que permitan diferenciar condiciones tisulares asociadas con el CaMa. Utilizamos el algoritmo k-means para dividir los espectros correspondientes a tejido sano o con tejido neoplásico benigno. La reducción de dimensionalidad de los espectros se realizó con el Análisis de Componentes Principales (APC) y para la clasificación utilizamos Máquinas de Soporte Vectorial (MSV). Se presentan los resultados obtenidos al clasificar el conjunto de datos que presentó mayor separabilidad entre clases (sanos y CaMa), se alcanzó en promedio una sensibilidad superior al 74% y especificidad mayor al 85% lo que sugiere la viabilidad técnica de la EIM para diferenciar el cambio en la conductividad eléctrica del tejido cancerígeno.