Application of GANs to Augment the Mammography Repository

Autores/as

  • Yaneth Reyes-Hernández CIC
  • Fernando Perez-Tellez Technological University of Dublin
  • Jorge A. Ruiz-Vanoye Universidad Politécnica de Pachuca
  • Jazmín Rodríguez Flores Universidad Politécnica de Pachuca
  • Eric Simancas Acevedo Universidad Politécnica de Pachuca
  • Ocotlán Diaz-Parra Universidad Politécnica de Pachuca
  • Jaime Aguilar Ortiz Universidad Politécnica de Pachuca
  • Francisco Rafael Trejo-Macotela Universidad Politécnica de Pachuca

DOI:

https://doi.org/10.13053/cys-29-2-5664

Palabras clave:

GAN, synthetic data, synthetic images, mammograms, generative AI

Resumen

Generative adversarial networks (GANs) offer an innovative approach to synthetic image generation. They have significantly impacted the creation of images that would otherwise be difficult to obtain. In this study, we examine several GAN architectures to determine whether they can generate synthetic mammography images to enrich an existing repository, thereby improving AI training for breast-cancer detection and supporting research into this disease with a more diverse dataset.

Descargas

Publicado

2025-06-28

Número

Vol. 29 Núm. 2 (2025): 29(2) 2025

Sección

Artículos

Licencia

Transfiero exclusivamente a la revista “Computación y Sistemas”, editada por el Centro de Investigación en Computación (CIC), los Derechos de Autor del artículo antes mencionado, asimismo acepto que no serán transferidos a ninguna otra publicación, en cualquier formato, idioma, medio existente (incluyendo los electrónicos y multimedios) o por desarrollar.

Certifico que el artículo, no ha sido divulgado previamente o sometido simultáneamente a otra publicación y que no contiene materiales cuya publicación violaría los Derechos de Autor u otros derechos de propiedad de cualquier persona, empresa o institución. Certifico además que tengo autorización de la institución o empresa donde trabajo o estudio para publicar este Trabajo.

El autor, representante acepta la responsabilidad por la publicación del Trabajo en nombre de todos y cada uno de los autores.

Esta Transferencia está sujeta a las siguientes reservas:

  • Los autores conservan todos los derechos de propiedad (tales como derechos de patente) de este Trabajo, con excepción de los derechos de publicación transferidos al CIC, mediante este documento.
  • Los autores conservan el derecho de publicar el Trabajo total o parcialmente en cualquier libro del que ellos sean autores o editores y hacer uso personal de este trabajo en conferencias, cursos, páginas web personal, etc.