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PUBLICADO EN 'IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING'

Idean un sistema de detección y clasificación de melanomas a partir de imágenes médicas

JANO.es · 21 enero 2016

El método se basa en la extracción de hasta 80 características relacionadas con la textura, la forma y el color, lo que permite distinguir entre lesiones benignas y melanomas, y clasificar estos últimos en función de su grosor.

Investigadores de las Universidades de Sevilla, Córdoba y Loyola Andalucía han desarrollado un sistema basado en técnicas de visión artificial y aprendizaje automático para clasificar melanomas a partir de imágenes dermatoscópicas, con la intención de evitar la biopsia, o al menos como complemento a ella.

El sistema desarrollado extrae 80 características de las imágenes que describen aspectos relacionados con la textura, la forma y el color, que varían en las diferentes etapas del melanoma. Con estas características, y mediante técnicas de inteligencia computacional, han creado modelos matemáticos que distinguen entre lesiones benignas y melanomas, y clasifican estos últimos en función de su grosor. El trabajo inicial ha sido publicado en la revista IEEE Transactions on Medical Imaging.

En la actualidad, el equipo trabaja en mejorar la precisión del sistema, lo que implica necesariamente la obtención de más datos de pacientes. El melanoma es un tipo de cáncer de piel que, como otros tipos de cánceres, debe detectarse en etapas tempranas para aumentar las probabilidades de supervivencia del paciente.

El diagnóstico consiste en una inspección visual por un dermatólogo, quién decide realizar una biopsia posterior para confirmar que se ha producido el tumor y medir el grosor de éste, parámetro esencial para estimar la gravedad de la enfermedad, pronóstico y márgenes de escisión quirúrgica.

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