Predicción de lesiones neoplásicas intestinales empleando características visuales en colonoscopias
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Date
2020
Authors
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Evaluators
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
Los pólipos, representados como protuberancias anormales a lo largo del tracto
intestinal, son el principal biomarcador para diagnosticar el cáncer gastrointestinal. Durante las colonoscopias
rutinarias, estos pólipos se caracterizan en términos generales según los patrones microvasculares
y de textura superficial. Recientemente, las secuencias de imágenes de banda cercana
NBI han surgido como una técnica complementaria para mejorar la descripción de las superficies
de la mucosa sospechosa, siguiendo patrones de los vasos sanguíneos. No obstante, la dependencia
en cuanto a la experticia por parte de los expertos durante la evaluación, junto con pólipos que
pasan desapercibidos y no son caracterizados, reducen la posibilidad de tratamientos eficaces. Además,
los problemas que se plantean durante la colonoscopia, como los movimientos abruptos de la
cámara, entre otros, dificultan la tarea de diagnóstico. En este trabajo se presenta una estrategia
convolucional robusta a nivel de cuadro con la capacidad de caracterizar y predecir pólipos de tipo:
hiperplásicos, adenomas y dentados, sobre secuencias de video NBI. La estrategia propuesta fue
evaluada sobre un total de 76 videos logrando una exactitud de 90,79% para distinguir entre estas
tres clases. Notablemente, el enfoque logra un 100% de exactitud para diferenciar los pólipos dentados
intermedios, cuya evaluación es desafiante incluso para un gastroenterólogo experto. El enfoque
también fue favorable para apoyar las decisiones de resección de pólipos, incluso logrando una puntuación
perfecta en el conjunto de datos evaluados. En cuanto a la relevancia clínica, el enfoque
propuesto apoya la caracterización histológica observable de los pólipos durante una colonoscopia
rutinaria, evitando la clasificación errónea de masas potenciales que podrían evolucionar en cáncer.
Description
Keywords
Aprendizaje Profundo, Adenoma, Hiperplásico, Serrado, Nbi.