El cáncer de colon es la cuarta causa más común de muerte por cáncer en el mundo, presentando alrededor de 143.460 nuevos casos en 2012, según datos estimados por la American Cancer Society. La tasa de mortalidad del cancer de colon depende de la etapa en que éste es detectado, decreciendo desde tasas mayores del 95% en las primeras etapas a tasas inferiores al 35% en las etapas cuarta y quinta, lo cual es muestra de la necesidad de una exploración temprana del colon. Durante la exploración el médico busca crecimientos adenomatosos que se conocen bajo el nombre de pólipos, con el fin de averiguar su nivel de desarrollo. Existen varias técnicas para la exloración del colon pero la colonoscopia está considerada aún hoy en d´ıa como estandar de facto, aunque presenta algunos inconvenientes como la tasa de fallos. Nuestra contribución, encuadrada dentro del campo de sistemas inteligentes para la colonoscopia, tiene como objetivo el desarrollo de métodos de localización y segmentación de pólipos basándose en un model de apariencia para los pólipos. Definimos localización de pólipos como el método por el cual dada una imagen de entrada se proporciona como salida donde se se˜nalan las áreas de la imagen donde es más probable encontrar un pólipo. La segmentación de pólipos tiene como objetivo definir la región concreta de la imagen donde está el pólipo. Con el fin de desarrollar ambos métodos se ha comenzado desarrollando un modelo de apariencia para pólipos, el cual define un pólipo como una estructura limitada por valles en la imagen de escala de gris. Lo novedoso de nuestra contribución radica en el hecho de que incluimos en nuestro modelo otros elementos de la escena endoluminal tales como los reflejos especulares o los vasos sangu´ıneos que tienen un impacto en el rendimiento global de nuestros métodos as´ı como elementos derivados del proceso de formación de la imagen, como el interlacing. Teniendo esto en cuenta definimos nuestra imagen de profundidad de valles que integra la salida del detector de valles con el gradiente morfológico, a˜nadiendo asimismo la presencia de los ya mencionados otros elementos de la escena endoluminal. Para desarrollar nuestro método de localización de pólipos acumulamos la información que la imagen de profundidad de valles proporciona con el fin de crear mapas de energ´ıa. Para obtener la segmentación del pólipo también usamos información de los mapas de energ´ıa para guiar el proceso. Nuestros métodos alcanzan resultados prometedores tanto en localización como en segmentación de pólipos. Con el fin de valdiar nuestros métodos presentamos también un experimento que compara nuestro método con las observaciones de los médicos, obtenidas mediante un dispositivo eye-tracker. Los resultados muestran que nuestros m´etodos son cercanos a las observaciones de los médicos, lo cual indica el potencial de los mismos de cara a ser incluidos en futuros sistemas inteligentes para la colonoscopia.
Polyp Localization and Segmentation in Colonoscopy Images by Means of a Model of Appearance for Polyps
Bernal Del Nozal, J. (Autor/a). 17 dic 2013
Tesis doctoral