Aportaciones al diagnóstico de cáncer asistido por ordenador
- Autores: Rafael Llobet Azpitarte
- Directores de la Tesis: Juan-Carlos Pérez-Cortés (dir. tes.), Roberto Paredes Palacios (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2006
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Enrique Vidal Ruiz (presid.), Francesc Josep Ferri Rabasa (secret.), Petia Radeva (voc.), Nicolás Pérez de la Blanca Capilla (voc.), Filiberto Pla Bañón (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: RiuNet
- Resumen
Para diagnosticar un cáncer se realiza, entre otras pruebas, algún test de imagen, como puede ser una radiografía, ecografía o resonancia magnética. Mediante estos tests pueden detectarse zonas con alta sospecha tumoral, cuyo diagnóstico debe confirmase finalmente mediante la realización de una biopsia. Este tipo de imágenes, sin embargo, no son fáciles de interpretar, lo que provoca que el profesional encargado de analizarlas, a pesar de su experiencia, no sea capaz de detectar en ellas un porcentaje importante de tumores (falsos negativos).
Una posibilidad para mejorar el diagnóstico y disminuir el número de falsos negativos consiste en utilizar sistemas de diagnóstico asistido por ordenador o computer-aided diagnosis (CAD). Un sistema de CAD analiza la imagen médica y trata de detectar zonas sospechosas de contener alguna anomalía. Estas zonas son marcadas sobre la propia imagen con un doble objetivo: llamar la atención del profesional encargado de analizarla hacia la zona sospechosa y aportar una segunda opinión respecto al diagnóstico.
En esta tesis se presentan y evaluan diversas técnicas de visión por computador y reconocimiento de formas orientadas a la detección de tumores en imágenes médicas, con el objetivo de diseñar sistemas de CAD que permitan un mejor diagnóstico. El trabajo se ha centrado en el diagnóstico de cáncer de próstata a partir de imágenes de ecografía, y en el diagnóstico de cáncer de mama a partir de imágenes de radiografía. Se han evaluado diversos métodos de extracción de características basados en la intensidad, frecuencia, texturas o en gradientes. En la etapa de clasificación se ha utilizado un clasificador no paramétrico basado en distancias (k-vecinos más cercanos) y otro paramétrico basado en modelos de Markov. A lo largo del trabajo se evidencian las distintas problemáticas que surgen en este tipode tareas y se proponen soluciones a cada una de ellas.
El diagnóstico de cáncer de próstata asistido por ordenador es una tarea extrema
