¿Qué es el diagnóstico asistido del cáncer de mama?

Diagnóstico asistido de cáncer de mamaEn radiología, un sistema de diagnóstico asistido por computador de cáncer de mama ejecuta un conjunto de operaciones más o menos complejas o algoritmos sobre las imágenes médicas (radiografías, resonancias magnéticas y ultrasonidos) con la finalidad de ayudar al especialista en su interpretación.

Los sistemas de diagnóstico asistido se dividen en sistemas CADe, que ayudan a la detección de lesiones, buscando en las imágenes posibles anomalías, y los sistemas CADx, los cuales ofrecen una segunda opinión a una lesión previamente identificada en la imagen.


CETA-CIEMAT y el diagnóstico asistido de cáncer de mama

Desde el año 2008, CETA­CIEMAT trabaja en la diseño y desarrollo de métodos de diagnóstico asistido del cáncer de mama. Desde el año 2008 mantiene una colaboración con el Instituto de Ingeniería Mecánica y Gestión Industrial (INEGI) de Oporto y la Facultad de Medicina de la Universidad de Oporto ­ Hospital de Sao Joao (FMUP­HSJ), en la que se han obtenido los siguientes resultados:
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  • Se ha publicado el primer repositorio de la Península Ibérica de casos de casos de cáncer de mama llamado Breast Cancer Digital Repository o BCDR, completamente anotado y validado por especialistas de la FMUP­HSJ.
  • ­ Se ha desarrollado un prototipo de estación de trabajo denominada Mammography Workstation for Analysis and Diagnosis o MIWAD, que permite la interacción con el BCDR y permite integrar clasificadores de cáncer de mama para asistir al diagnóstico de lesiones de ésta enfermedad.
  • ­ Se han generado un conjunto de clasificadores automáticos de lesiones de cáncer de mama, basados en técnicas de Inteligencia Artificial y Reconocimiento de Patrones, que alcanzan un porcentaje de acierto del 85% utilizando datos clínicos e información de las imágenes.

Actualmente se trabaja en la mejora de los clasificadores para aumentar su eficacia y rendimiento y en la integración de estos resultados en la formación de nuevos especialistas del área.

Este trabajo se enmarca dentro del objetivo de CETA-­Ciemat "Adaptación y explotación de aplicaciones de análisis de imágenes y datos biomédicos sobre infraestructuras GRID" y se inscriben en la actuación de "Creación del Centro Extremeño de Tecnologías Avanzadas CETA­-Ciemat" cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), Programa Operativo de Economía basada en el Conocimiento (POEC) dentro del Eje 1 dedicado al Desarrollo de la Economía del Conocimiento (I+D+i, Educación, Sociedad de la Información y TIC)", Tema Prioritario 02 de "Infraestructura de I+DT y centros de competencia tecnológica específica".

Además, este trabajo ha sido seleccionado como buena práctica de I+D+i y caso innovador en el marco de la Red de Políticas Públicas de I+D+i de 2012. 

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