Prototipo CAD de segmentación automática de cáncer de pulmón en imágenes histopatológicas TMA

Abstract

El cáncer de pulmón es una enfermedad letal que para el 2012 se situó como la quinta causa de muerte a nivel mundial, la tercera en Europa y la primera en España con casi 20.000 nuevos casos cada año; aproximadamente el 85 % de los sujetos que padecen cáncer de pulmón, morirán por esta enfermedad. El principal obstáculo en la lucha contra esta patología es su detección tardía. El desarrollo que ha experimentado el campo de la imagen médica en aspectos como la adquisición, almacenamiento y visualización ha contribuido al mejoramiento de la calidad del análisis y diagnóstico de las diferentes patologías (entre ellas el cáncer de pulmón) convirtiéndola actualmente en un componente indispensable en medicina. En las últimas décadas, se han realizado numerosos esfuerzos para detectar de manera precoz el cáncer de pulmón mediante el desarrollo de distintas tecnologías, entre ellas los sistemas de diagnóstico asistido por computador (CAD), los cuales mediante el análisis automático de la imagen médica brindan al especialista una segunda opinión diagnostica, con el objetivo de obtener diagnósticos mas precisos que permitan formular tratamientos mas adecuados. La imagen médica histopatológica es el "gold standard. en detección temprana de la mayoría de patológicas incluido el cáncer de pulmón. La tarea de detección suele ser bastante tediosa e que implica una importante inversión de tiempo y esfuerzo por parte de los expertos en histopatología. El crecimiento de los bancos de tejidos ya ha superado las habilidades manuales de análisis disponibles. Además, la revisión de patología experta sufre variaciones ínter e intra observador. Lo anterior evidencia la gran necesidad de automatizar el análisis de imagen médica en histopatológica. En este trabajo se hace una aproximación a la detección de cáncer de pulmón en imagen médica, concretamente abordando el problema de segmentación de tejido tumoral y no tumoral sobre imágenes histopatológicas TMA, mediante el desarrollo de un prototipo de sistema de diagnóstico asistido por computador CAD.