Detección de Masas y Nódulos en radiografías de tórax con Deep Learning

Desarrollar un programa que permita detectar masas y nódulos en radiografías de tórax con Deep Learning.

El cáncer de pulmón es una de las enfermedades más letales que se encuentran en la actualidad ya que se calcula es causa de muerte de al menos 74600 (Roche, 2017) personas en América Latina. Debido a que de cada 100 personas que se diagnostican mueren 70.  
 Panamá no escapa a esta realidad ya que el cáncer de pulmón esta entre las primeras causas de muerte por tumor maligno. Según las últimas estadísticas realizadas por el Ministerio de Salud (MINSA et al. 2016) , se registran 308 muertes por tumores malignos de tráquea, bronquios y pulmón. 
 En nuestro país, al sospechar de alguna irregularidad en los pulmones, se solicita una radiografía de tórax, si en esta se encuentra alguna masa o nódulo no clasificado, se procede a una tomografía computarizada para descartar o diagnosticar cáncer. (Society 2016) 
 Analizar las anomalías de las imágenes y especificar a qué enfermedad pertenecen se vuelve más exigente por la creciente población y escases de especialistas. 
 Las redes neuronales son un modelo computacional similar a las conexiones neuronales biológicas, en consecuencia, poseen la capacidad de aprender (Machine Learning). A su vez el Aprendizaje profundo (Deep Learning) brinda poderosas técnicas de abstracción y análisis que emulan el aprendizaje que utilizan los seres humanos.

• http://deeplearning.utp.ac.pa/