2012, Número 3
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Medicentro 2012; 16 (3)
Aplicación de técnicas de visión computacional en la prueba de papanicolaou
Lorenzo GJV, Rodríguez SI
Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 10
Paginas: 196-198
Archivo PDF: 71.02 Kb.
FRAGMENTO
El cáncer cérvico-uterino es, después del cáncer de mama, el de mayor incidencia sobre la
población femenina. Su causa dominante es el virus del papiloma humano (VPH). Este es un virus
de transmisión sexual que se hospeda en las células del cuello del útero, provoca en ellas cambios
debidos a mutaciones del ADN, y da lugar a la aparición de una neoplasia intraepitelial cervical.
La detección temprana de los precursores de esta enfermedad mediante la prueba de
Papanicolaou permite una alta probabilidad de curación. Este es un procedimiento para detectar la
presencia de células anómalas en la cérvix, lo que ha contribuido a reducir considerablemente la
tasa de mortalidad asociada.
REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)
Giménez-Mas JA, Sanz-Moncasi P, Alfaro-Torres J, Hörndler C, Urbiola-Marcilla E. Evaluación de dispositivos automatizados para diagnóstico citológico en la prevención del cáncer de cérvix. Rev Esp Patol. 2002;35(3):301-14.
Bulgaresi P, Carlaggi M, Troni GM, Ciatto S. Quality control of the Autopap screening system employed as a primary screening device: rapid review of smears coded as no further review. Tumori. 2006;92:276-8.
Coon S, Craig B. Assessing human and economic benefits of cancer prevention. En: Alberts D, Hess L, editors. Fundamentals of Cancer Prevention. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag; 2008. p. 13-29.
Cibas E. Cervical cytology automation: the U.S. Experience. 17th International Congress of Cytology; 2010 mayo 16-20. Edinburgh, Scotland.Austin RM. Computer-Assisted Papanicolaou Imaging. Cancer Cytopathol. 2010;118(2):65-7.
Austin RM. Computer-Assisted Papanicolaou Imaging. Cancer Cytopathol. 2010;118(2):65-7.
Sobrevilla P, Montseny E, Vaschetto F, Lerma E. Fuzzy-based analysis of microscopic color cervical pap smear images: nuclei detection. Int J Comput Intell Applicat. 2010;9(3):187-206.
Kale A, Aksoy S. Segmentation of Cervical Cell Images. Actas de la IEEE 2010 International Conference on Pattern Recognition; 2010 Aug. 23-26; Istanbul, Turkey: IEEE Computer Society; 2010. p. 2399-402.
Marinakis Y, Dounias G, Jantzen J. Pap smear diagnosis using a hybrid intelligent scheme focusing on genetic algorithm based feature selection and nearest neighbor classification. Comput Biol Med. 2009;39(1):69-78.
Mat-Isa NA, Mashor MY, Othman NH. An automated cervical pre-cancerous diagnostic system. Artif Intell Med. 2008;42(1):1-11.
Po-Chi H, Yung-Kuan C, Po-Chou C, Yung-Fu C, Rung-Ching C, Yu-Ruei H. Quantitative assessment of pap smear cells by PC-based cytopathologic image analysis system and support vector machine. En: Zhang D, editor. Lecture Notes in Computer Science LNCS 4901. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag; 2008. p. 192-9.
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