Algoritmo para la identificación de nódulos pulmonares solitarios en imágenes de tomografía de tórax

Abstract

La identificación del cáncer de pulmón cuando se encuentra en fases iniciales, ha sido en los últimos años una tarea propuesta por la comunidad científica, debido a que esta enfermedad representa la principal causa de muerte por cáncer en el mundo. El proceso de detección de nódulos pulmonares solitarios es complejo y requiere de la experticia del radiólogo. Los equipos médicos actuales, generan un elevado volumen de imágenes, lo que hace necesaria la revisión de mucha información para emitir un diagnóstico médico. A menudo es necesario llevar a cabo consultas de segunda opinión, retardando el proceso de atención al paciente. La utilización de sistemas que dirigen la atención de los especialistas a regiones candidatas en la imagen, proporcionando una segunda opinión en la interpretación de los resultados, pudiera mejorar la consistencia y agilizar el proceso de diagnóstico. Por tal motivo se desarrolló un algoritmo capaz de detectar nódulos pulmonares solitarios en imágenes de tomografía de tórax, mediante el uso de métodos de procesamiento de imágenes. Para validar los resultados del proceso de segmentación se realizó un experimento utilizando una muestra de imágenes previamente diagnosticadas, obtenidas en The Lung Image Database Consortium Image Collection (LIDC-IDRI). De un total de 377 imágenes que contienen estructuras nodulares, en 279 se incluyen como resultado del proceso todos los nódulos existentes, en 61 se incluyen parcialmente y en 37 no se incluyó ningún nódulo; representando un 74 %, 16.18 % y un 9.82 % del total, respectivamente. Se obtuvo un 77.78 % de acierto.