Nueva tecnología para detectar cáncer de mama

Ante la sospecha de una lesión extraña, en lugar de realizar una cirugía invasiva para extraer el tejido y analizarlo, se somete el ultrasonido al escaneo del software.

17/03/2015 9:27
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Con el fin de que radiólogos que inician en el diagnóstico de cáncer de mama adquieran la habilidad de interpretar las imágenes de ultrasonido, así como para que sea un método que confirme con precisión numérica el resultado, investigadores del Cinvestav desarrollan una herramienta computacional de entrenamiento. 

Wilfrido Gómez Flores, del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados Unidad Tamaulipas, explicó que esta herramienta de análisis de imágenes médicas evitaría biopsias innecesarias, ya que ante la sospecha de una lesión extraña, en lugar de realizar una cirugía invasiva para extraer el tejido y analizarlo, se somete el ultrasonido al escaneo del software y se despejarán las dudas.
 
Se trata de una herramienta valiosa para la detección oportuna del cáncer de mama, primera causa de muerte de mujeres en México, por lo que la precisión en la interpretación de las imágenes médicas es básica, un mal diagnóstico puede contribuir al aumento de casos de neoplasias malignas en mujeres.
 
Añadió que no se trata de sustituir la experiencia ni el conocimiento del radiólogo, sino de darle una herramienta computacional basada en un paradigma básico del proceso digital de imágenes para hacer más eficiente su trabajo.
 
El sistema se basa en un software al que previamente “se le entrenó” con un banco de imágenes representativas de cientos de casos de cáncer; así el prototipo mediante una representación numérica diagnóstica en segundos en las imágenes si es una lesión benigna o carcinoma por medio de su morfología y textura. 
 
Lo primero es filtrar la distorsión que sufre la imagen, posteriormente lo reducen, pero preservando las características, es decir la lesión si es que existiera, utilizando filtros específicos.
 
El siguiente proceso es separar la lesión a través de una segmentación, para ello cuentan con un algoritmo que lo identifica; este proceso por lo regular lo hace un radiólogo con una aplicación para dibujar el contorno, pero es un trabajo tardado y depende de la percepción del especialista.
 
Ya que está la imagen segmentada se calculan los parámetros o atributos numéricos que identifiquen o caractericen si esa lesión es irregular, lo que hablaría de la presencia de un carcinoma o si su textura es heterogénea, lo que indica que no hay evidencia de cáncer.
 
Con este método computacional se espera incrementar hasta 90 por ciento la efectividad del diagnóstico, principalmente en los jóvenes radiólogos.

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