Preprocesado y clasificación de imágenes médicas para el tratamiento SBRT

Abstract

En este proyecto de fin de máster se han desarrollado y estudiado herramientas para el preprocesado y clasificación de imágenes médicas para el tratamiento de Radiocirugía Estereotáctica (SBRT). La prevención y terapia contra el cáncer de pulmón sigue siendo un reto dentro del campo de la medicina y también de la visión por computador.

La idea de este proyecto de investigación ha supuesto un desafío en cuanto a la metología de trabajo. A pesar de trabajar con imágenes tomográficas, las técnicas llevadas a cabo han sido muy diferentes entre sí. Por una parte, se ha propuesto un experimento relacionado con la predicción de frames con el fin de intentar anticiparse a la evolución de alguna anomalía dentro de la zona pulmonar. Por otra parte, se han desarrollado varios modelos capaces de identificar el contenido de las imágenes como la zona corporal o el tipo de plano tomográfico realizado. De esta manera se ha conseguido facilitar la selección de datos en futuros modelos a realizar.

En cuanto a los conjuntos de imágenes empleados podemos numerar diversas bases de datos de diferentes características y contenido. Por una parte, las fases previas de todos los experimentos han contado con conjuntos públicos más simples, tanto de carácer médico como de otros; Una vez realizadas las pruebas pertinentes, se ha trabajado con una base de datos privada perteneciente a un proyecto real de tratamiento de cáncer. A lo largo de todo el proyecto, de forma paralela, se ha efectuado un trabajo de etiquetado manual en el que se ha cuestionado la posibilidad de que cada imagen pertenezca a un plano axial o no.