Clasificación de Cáncer de Próstata mediante Deep Learning

Repositorio para el entrenamiento y evaluación de modelos de clasificación de grados de cáncer de próstata (ISUP) utilizando parches de imágenes histopatológicas del dataset PANDA(Prostate cANcer graDe Assessment).

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📁 Estructura del Repositorio

Principales scripts y su función:

• procesamiento_imagenes.py: Extrae parches de imágenes TIFF.
• balanceo.py: Divide los datos en conjuntos (train/val/test) y balancea las clases.
• 00_train.py: Entrena un modelo basado en DenseNet121 con aumento de datos y focal loss.
• 00_test.py: Evalúa el modelo en el conjunto de test y genera métricas (Kappa, F1-score).
• 00_CMatrixROC.py: Genera matrices de confusión, curvas ROC y reportes de clasificación.
• 00_visualize_metrics.py: Visualiza métricas guardadas en CSV (accuracy, AUC, etc.).

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