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Viernes, 22 de Enero de 2016 13:03

Investigadores andaluces desarrollan un sistema de detecci�n y clasificaci�n de melanomas a partir de im�genes m�dicas

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De izqda. a dcha, Mar�a P�rez Ortiz, Javier S�nchez Monedero, Aurora S�ez Manzano y Pedro Antonio Guti�rrez Pe�a (UCO) De izqda. a dcha, Mar�a P�rez Ortiz, Javier S�nchez Monedero, Aurora S�ez Manzano y Pedro Antonio Guti�rrez Pe�a (UCO) G.C.

El melanoma es un tipo de c�ncer de piel que, como otros tipos de c�nceres, debe detectarse en etapas tempranas para aumentar las probabilidades de supervivencia del paciente. S�lo en Europa se detectan cien mil nuevos casos cada a�o, y la detecci�n y clasificaci�n del avance del melanoma hace que la tasa de supervivencia var�e del 99 al 15 por ciento de los pacientes. A d�a de hoy, el diagn�stico consiste en una inspecci�n visual por un dermat�logo, qui�n decide realizar una biopsia posterior para confirmar que se ha producido el tumor y medir el grosor de �ste, par�metro esencial para estimar la gravedad de la enfermedad, pron�stico y m�rgenes de escisi�n quir�rgica.

Investigadores de las Universidades de C�rdoba, Sevilla y Loyola Andaluc�a han desarrollado un sistema basado en t�cnicas de visi�n artificial y de aprendizaje autom�tico para clasificar melanomas a partir de im�genes dermatosc�picas, con la intenci�n de evitar de esta manera la necesidad de una t�cnica invasiva, como es la biopsia, o al menos servir como complemento a ella, ya que para la medici�n del grosor del melanoma la biopsia debe realizarse exactamente en el punto de mayor profundidad de �ste. Un dermatoscopio es b�sicamente una lente que aumenta la lesi�n junto con un sistema de iluminaci�n especial.

El sistema desarrollado extrae 80 caracter�sticas de las im�genes que describen aspectos relacionados con textura, forma y variaciones de colores, que var�an en las diferentes etapas del melanoma. Con estas caracter�sticas, los investigadores han utilizado t�cnicas de inteligencia computacional para crear modelos matem�ticos que aprendan a distinguir entre lesiones benignas y melanomas, y clasificar estos �ltimos en funci�n de su grosor.

Este m�todo supone un avance en la detecci�n temprana de melanomas, muy relacionada con la supervivencia de los pacientes, y especialmente �til en entornos como los rurales, donde los pacientes deben trasladarse para acudir a un dermat�logo. El trabajo inicial ha sido publicado en la prestigiosa revista IEEE Transactions on Medical Imaging, y nuevas propuestas han sido enviadas para exponerse en congresos internacionales.

En la actualidad, el equipo trabaja en mejorar la precisi�n del sistema lo que implica necesariamente la obtenci�n de m�s datos de pacientes. Para ello, trabajar�n en establecer proyectos con profesionales, organizaciones y entidades.

S�ez, A.; S�nchez-Monedero, J.; Guti�rrez, P.A.; Herv�s-Mart�nez, C., Machine learning methods for binary and multiclass classification of melanoma thickness from dermoscopic images, IEEE Transactions on Medical Imaging, 2015, DOI: 10.1109/TMI.2015.2506270

S�nchez-Monedero, J.; S�ez, A.; P�rez Ortiz, M.; Gutierrez, P.A.; Herv�s-Mart�nez, C; Classification of melanoma presence and thickness based on computational image analysis, Aceptado en el congreso Hybrid Artificial Intelligence Systems (HAIS 2016)