Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Adaptive Mechanisms in Cancer Cells02:53

Adaptive Mechanisms in Cancer Cells

5.7K
Cancer cells accumulate genetic changes at an abnormally rapid rate due to the defects in the DNA repair mechanisms. From an evolutionary perspective, such genetic instability is advantageous for cancer development. Mutant cell lines accumulate a series of beneficial mutations that contribute to their progression into cancer.
Some of the advantages that cancer cells have on normal cells include - enhanced ability to divide without terminally differentiating, induce new blood vessel formation,...
5.7K
Mouse Models of Cancer Study02:43

Mouse Models of Cancer Study

4.7K
Mice have long served as models for studying human biology and pathology because of their phylogenetic and physiological similarity with humans. They are also easy to maintain and breed in the laboratory, and hence, many inbred strains are now available for research. Studies on mice have contributed immeasurably to our understanding of cancer biology.
The development of transgenic, knockout, and knock-in mice has led to an exponential increase in their use as model organisms in research,...
4.7K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

Evaluation of Electron-Impact Ionization Cross Sections for Molecules.

The journal of physical chemistry. A·2019
Same author

Mechanobiology of Cancer Stem Cells and Their Niche.

Cancer microenvironment : official journal of the International Cancer Microenvironment Society·2019
Same author

Ultrasound-guided left brachiocephalic vein cannulation: Where to puncture the vein?

Indian journal of anaesthesia·2019
Same author

Revisiting mechanisms and functions of prenatal hormone-mediated maternal effects using avian species as a model.

Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences·2019
Same author

4-Bromo-4'-chloro pyrazoline analog of curcumin augmented anticancer activity against human cervical cancer, HeLa cells: <i>in silico</i>-guided analysis, synthesis, and <i>in vitro</i> cytotoxicity.

Journal of biomolecular structure & dynamics·2019
Same author

Development of model web-server for crop variety identification using throughput SNP genotyping data.

Scientific reports·2019

Video Experimental Relacionado

Updated: May 3, 2026

Tracking the Mammary Architectural Features and Detecting Breast Cancer with Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging
15:48

Tracking the Mammary Architectural Features and Detecting Breast Cancer with Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging

Published on: December 15, 2014

22.6K

Un esquema basado en el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial explicable para la detección del cáncer de

Sandeep Saharan1, Niyaz Ahmad Wani2, Shreeya Chatterji2

  • 1Department of Computer Science and Engineering, Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, Punjab, 147004, India. sandeepsaharan@outlook.com.

Scientific reports
|September 1, 2025
PubMed
Resumen

El sistema DXAIB utiliza Inteligencia Artificial (IA) para detectar con precisión el cáncer de mama mediante la combinación de Redes Neurales Convolucionales (CNN) y modelos de Bosque Aleatorio (RF). Mejora la confianza a través de métodos de IA explicable (XAI) como SHAP, proporcionando un razonamiento diagnóstico claro.

Más Videos Relacionados

Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
04:09

Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma

Published on: October 10, 2018

8.3K
Machine Learning Algorithms for Early Detection of Bone Metastases in an Experimental Rat Model
07:15

Machine Learning Algorithms for Early Detection of Bone Metastases in an Experimental Rat Model

Published on: August 16, 2020

6.9K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: May 3, 2026

Tracking the Mammary Architectural Features and Detecting Breast Cancer with Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging
15:48

Tracking the Mammary Architectural Features and Detecting Breast Cancer with Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging

Published on: December 15, 2014

22.6K
Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
04:09

Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma

Published on: October 10, 2018

8.3K
Machine Learning Algorithms for Early Detection of Bone Metastases in an Experimental Rat Model
07:15

Machine Learning Algorithms for Early Detection of Bone Metastases in an Experimental Rat Model

Published on: August 16, 2020

6.9K

Área de la Ciencia:

  • Imágenes y diagnósticos médicos
  • Inteligencia artificial en el cuidado de la salud
  • Aprendizaje automático para la detección de enfermedades

Sus antecedentes:

  • La Inteligencia Artificial (IA) ofrece un potencial transformador en el cuidado de la salud, pero su naturaleza de "caja negra" dificulta la confianza y la adopción.
  • Los modelos de aprendizaje profundo muestran un alto rendimiento, pero a menudo carecen de transparencia en sus procesos de toma de decisiones.
  • El escepticismo con respecto a la interpretabilidad de la IA limita su aplicación práctica en entornos clínicos.

Objetivo del estudio:

  • Para introducir DXAIB, un nuevo esquema híbrido de IA para la detección precisa del cáncer de mama.
  • Abordar el reto crítico de la interpretabilidad de la IA en el diagnóstico médico.
  • Mejorar la transparencia y generar confianza en la toma de decisiones médicas impulsadas por la IA.

Principales métodos:

  • Una metodología híbrida que integra las redes neuronales convolucionales (CNN) para el aprendizaje de características y el bosque aleatorio (RF) para la clasificación.
  • Implementación del esquema DXAIB con capas convolucionales para la extracción automatizada de características.
  • Utilización de las explicaciones aditivas de SHapley (SHAP) para la interpretabilidad local y global de las predicciones de IA.

Principales resultados:

  • El sistema DXAIB obtuvo resultados de predicción superiores en comparación con los métodos de última generación existentes.
  • Se ha demostrado la eficacia de la detección del cáncer de mama mediante el enfoque híbrido CNN-RF.
  • Proporcionó explicaciones completas y específicas de los niveles para las predicciones de diagnóstico basadas en IA utilizando SHAP.

Conclusiones:

  • DXAIB ofrece una solución prometedora para la detección precisa e interpretable del cáncer de mama.
  • La integración de SHAP mejora significativamente la transparencia y la confiabilidad de la IA en el diagnóstico médico.
  • DXAIB representa un avance significativo en la IA explicable (XAI) para aplicaciones de atención médica.