Diagnosis nic 2 : software para la contribución al estudio de las células escamosas de citologías cérvico uterinas que presentan cambios de neoplasia intraepitelial cervical II (nic II), por medio de tratamiento digital de imágenes :

Abstract

La incidencia de cáncer de cuello uterino en la población colombiana ha ido en aumento a pesar de los últimos descubrimientos científicos para el control y tratamiento de la misma. Una de las razones principales del desarrollo de este proyecto es contribuir al control y detección temprana de esta enfermedad. Los cánceres cervicouterinos invasores de células escamosas vienen precedidos por una larga fase de enfermedades preinvasoras, denominadas colectivamente Neoplasia Intraepitelial cervical (NIC). La NIC se clasifica en grados 1, 2 y 3 según la proporción del espesor epitelial que presenta células maduras y diferenciadas. La NIC puede detectarse por examen microscópico de las células cervicales en un frotis teñido por la técnica de Papanicolaou. En estas preparaciones citológicas, se evalúan los cambios de cada célula para el diagnóstico y la clasificación de NIC. En cambio, el examen histológico de los tejidos permite examinar otras características. Evaluar citológicamente la NIC basándose en los cambios nucleares y citoplasmáticos suele ser muy difícil. Para ello el Grupo de Investigación de Ingeniería Biomédica (GIIB) con el apoyo conjunto del Departamento de Patología de la Universidad Industrial de Santander (UIS), propone una serie de investigaciones basadas en el desarrollo de software por medio del tratamiento digital de imágenes, para ayudar a la ciencia de la medicina a la identificación oportuna de lesiones preneoplásicas y neoplásicas del cuello uterino, dentro de las que se encuentra Neoplasia Intraepitelial Cervical (NICII). En base a esta necesidad ha sido desarrollada la herramienta denominada DIAGNOSIS NICII, la cual fue diseñada e implementada en MATLAB 7.1 bajo un Proceso Unificado (RUP), empleando técnicas del tratamiento digital de imágenes como transformaciones de color, morfología matemática, métodos de umbralización, descriptores de contorno, una red neuronal y una base de datos implementada en MYSQL donde se almacenará toda la información clínica y los resultados de los análisis.