Según las previsiones de la Sociedad Americana del Cáncer para 2019, en Estados Unidos habrá unos 268.600 nuevos casos de cáncer de mama invasivo en mujeres, unos 62.930 nuevos casos no invasivos y unos 41.760 casos de muerte por cáncer de mama. En consecuencia, existe una gran demanda de especialistas en diagnóstico por imagen de la mama, como se indica en un informe reciente para el Instituto de Medicina y el Consejo Nacional de Investigación. Una forma de satisfacer esta demanda es mediante el desarrollo de sistemas de diagnóstico asistido por ordenador (CAD) para la detección y el diagnóstico del cáncer de mama mediante mamografías. El objetivo de este estudio es revisar los avances y desarrollos recientes en los sistemas CAD para la detección y el diagnóstico del cáncer de mama mediante mamografías y ofrecer una visión general de los métodos utilizados en sus pasos, desde el preprocesamiento y la mejora hasta la clasificación. El nivel actual de rendimiento de los sistemas CAD es alentador, pero no suficiente para convertir los sistemas CAD en sistemas clínicos autónomos de detección y diagnóstico. A menos que el rendimiento de los sistemas CAD mejore drásticamente desde su nivel actual mediante la mejora de los métodos existentes, la explotación de nuevos métodos prometedores en el reconocimiento de patrones como el aumento de datos en el aprendizaje profundo y la explotación de los avances en la potencia computacional de los ordenadores, los sistemas CAD seguirán siendo un procedimiento clínico de segunda opinión.
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