Automated adenocarcinoma lung cancer tissue images segmentation based on clustering - (:unkn) unknown (Editorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora), 2026)
Segmentación automatizada de imágenes de tejido de cáncer de pulmón de adenocarcinoma basado en agrupamiento
Cancer is one of the main dead causes worldwide. It is re- sponsible for an approximate of 1 out of 6 deaths globally and lung cancer is along breast cancer, the most common types of cancer in the population, which confirms the importance of studies associated with it. This work presents an approach toward lung cancer histological tissue images segmentation based on colour. The proposed method for the segmentation is K-means clustering, providing promising results that may become as an assistance for pathologists, as it can help them reduce the time consumed reviewing the slides and giving a more objective perspective in order to provide a diagnose and specific treatment.
El cáncer es una de las principales causas de muerte en todo el mundo. Es responsable de aproximadamente 1 de cada 6 muertes a nivel mundial y el cáncer de pulmón, junto al cáncer de mama, es el tipo de cáncer más común en la población, lo que confirma la importancia de los estudios asociados a él. Este trabajo presenta un enfoque hacia la segmentación de imágenes de tejido histológico de cáncer de pulmón en función del color. El método propuesto para la segmentación es el agrupamiento de K-medias, brindando resultados prometedores que pueden convertirse en una ayuda para los patólogos, ya que puede ayudarlos a reducir el tiempo consumido revisando las diapositivas y dando una perspectiva más objetiva para brindar un diagnóstico y tratamiento específico.
Keywords: Digital pathology; pattern recognition; lung cancer; Patología digital; reconocimiento de patrones; cáncer de pulmón