Componente informático para la detección de carcinomas renales en imágenes de tomografía abdominal

Abstract

Una de las campañas más reconocidas en el mundo es la lucha contra el cáncer, siendo el sistema renal uno de los más afectados por esta patología. El carcinoma de células renales (CCR), el más común de cáncer renal en los adultos, representa la sexta causa de muerte por cáncer. Debido al aumento en el uso de las técnicas de diagnóstico por imagen, las lesiones renales pueden ser diagnosticadas en forma incidental aproximadamente en 50% de los casos. Cuba apuesta por el uso de la tecnología en la salud y en la Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI) se ha desarrollado un sistema para el almacenamiento, transmisión y visualización de imágenes médicas (XAVIA PACS), el cual se encuentra implantado en varios hospitales del país, pero no cuenta con un componente que pueda realizar la detección del CCR en imágenes tomográficas, haciendo más lento el diagnóstico, lo que se traduce en menos posibilidades para el paciente. La presente investigación tiene como objetivo desarrollar un componente informático para la detección de carcinomas renales en imágenes de tomografías abdominal. Para ello, se utilizó como IDE el Visual Studio 2019, como lenguaje de programación C# 7, como metodología de desarrollo de software Agile Unified Process (AUP) versión UCI y como herramienta CASE el Enterprise Architect 14.1 con UML 2.1 como lenguaje de modelado. La propuesta propicia el apoyo al diagnóstico del CCR por los especialistas de los centros de salud donde está desplegado el XAVIA-PACS. Se realizaron pruebas de aceptación y de integración del componente sobre el sistema XAIA PACS, las cuales arrojaron resultados satisfactorios.

One of the most recognized campaigns in the world is the fight against cancer, being the renal system one of the most affected by this pathology. Renal cell carcinoma (RCC), the most common form of kidney cancer in adults, is the sixth leading cause of cancer death. Due to the increased use of imaging techniques, kidney lesions can be diagnosed incidentally in approximately 50% of cases. Cuba bets on the use of technology in health and the University of Informatics Sciences (UCI) has developed a system for the storage, transmission and visualization of medical images (XAVIA PACS), which is deployed in several hospitals in the country, but does not have a component that can perform the detection of RCC in tomographic images, making the diagnosis slower, which translates into fewer possibilities for the patient. In the present work, a computer component was developed for the detection of renal carcinomas in abdominal tomography images. This component supports the diagnosis of RCC by specialists in the health centers where the XAVIA-PACS is deployed. For this purpose, Visual Studio 2019 was used as an IDE, as a C# 7 programming language, as an Agile Unified Process (AUP) UCI version software development methodology and as a CASE tool, Enterprise Architect 14.1 with UML 2.1 as a modeling language. Acceptance and integration tests were carried out, with satisfactory results.