Logo_Zinkinn

Proyectos

Proyectos

Estudio con tecnología “Big Data” y técnicas de “Deep Learning” y secuenciación masiva en cáncer de mama, para predecir el riesgo de metástasis a distancia.

play
Lidia Atienza Anatomía Patológica FEA
play

El proyecto se centra, por un lado, en una recopilación de mujeres diagnosticadas con cáncer de mama con ganglios linfáticos en el momento del diagnóstico.

El objetivo es realizar un estudio de variables, las características macroscópicas del tumor, y las características histológicas teniendo en cuenta si tienen invasión penineural e infiltración de la piel. Dichas preparaciones se van a someter a un proceso de escaneado, con lo que se obtendrán una serie de imágenes que se van a procesar con la técnica Deep Learning. Dicha técnica se basa en una serie de redes neuronales convolucionales de procesamiento de imágenes con las que se podrán obtener una serie de patrones. Estos datos se van a introducir en una plataforma que utiliza Big Data para, a su vez, estudiar una serie de genes con técnicas de secuenciación masiva.

Con la plataforma se va a intentar el procesamiento de todos estos datos para poder crear una serie de algoritmos y lograr que la plataforma sea capaz de predecir el riesgo de metástasis a distancia de las mujeres que han tenido metástasis en ganglio.

Ventajas

  • Predecir con tecnología Big Data el riesgo de sufrir metástasis.
bigdatacancer

Autor / Investigador:

Lidia Atienza

Última actualización el 04/06/2018 - 2:33

Las cookies son importantes para ti, influyen en tu experiencia de navegación. Nos ayudan a proteger tu privacidad o darte acceso seguro con tu usuario a www.zinkinn.es. Usamos cookies técnicas y analíticas (propias y de terceros) para hacer perfiles basados en hábitos de navegación y mostrarte contenido útil. Recogeremos tu elección anónimamente. Siempre podrás cambiar tu configuración, desde la página de política de cookies.

Este es el configurador avanzado de cookies propias y de terceros. Aquí puedes modificar parámetros que afectarán directamente a tu experiencia de navegación en esta web.

Cookies técnicas (necesarias)

Estas cookies son importantes para darte acceso seguro a zonas con información personal o para reconocerte si inicias sesión.

Analítica web

Permiten medir, de forma anónima, el número de visitas o la actividad. Gracias a ellas podemos mejorar constantemente tu experiencia de navegación.

Con tu selección no podemos ofrecerte una mejora continua en la experiencia de navegación.

También puedes continuar rechazando todas las cookies opcionales: