Miércoles 14 de octubre de 2026

Fusión en dos etapas de redes neuronales para segmentar tumores de ovario en TC

Un estudio propone un sistema de fusión en dos etapas que combina Attention U-Net, DeepLabV3+ y ViT para segmentar tumores de ovario en imágenes de tomografía computarizada, usando la base TCGA-OV. El modelo global alcanza un F1 medio del 93,53 %, una sensibilidad del 93,38 % y una precisión del 93,68 % en cinco clases. Las clases corresponden a subtipos moleculares asignados a nivel de paciente y mapeados a las máscaras tumorales, no a predicciones directas desde la imagen, y los resultados se limitan al entorno experimental evaluado.

Fuentes

• Frontiers in Artificial Intelligence | New and Recent ArticlesSegmentation of ovarian cancer tumors from CT images based on a two-stage neural network fusion system