Resumen
Para diagnosticar un cáncer se realizan, entre otras pruebas, tests de imagen,
como pueden ser una radiografías, ecografías o resonancias magnéticas. Mediante
estos tests pueden detectarse zonas con alta sospecha tumoral, cuyo diagnóstico
debe conrmase nalmente mediante la realización de una biopsia. Este tipo de
imágenes, sin embargo, no son fáciles de interpretar, lo que provoca que el profesional
encargado de analizarlas, a pesar de su experiencia, no sea capaz de detectar
en ellas un porcentaje importante de tumores (falsos negativos).
Una posibilidad para mejorar el diagnóstico y disminuir el número de falsos
negativos consiste en utilizar sistemas de diagnóstico asistido por ordenador o
computer-aided diagnosis (CAD). Un sistema de CAD analiza la imagen médica
y trata de detectar zonas sospechosas de contener alguna anomalía. Estas zonas
son marcadas sobre la propia imagen con un doble objetivo: llamar la atención del
profesional hacia la zona sospechosa y aportar una hipótesis plausible respecto al
diagnóstico.
En esta tesis se presentan y evalúan diversas técnicas de visión por computador
y reconocimiento de formas orientadas a la detección de tumores en imágenes
médicas, con el objetivo de diseñar sistemas de CAD que permitan un mejor diagn
óstico. El trabajo se ha centrado en el diagnóstico de cáncer de próstata a partir de
imágenes de ecografía, y en el diagnóstico de cáncer de mama a partir de imágenes
de radiografía. Se han evaluado diversos métodos de extracción de características
basados en valores de intensidad, texturas o gradiente. En la etapa de clasicación
se ha utilizado un clasicador no paramétrico basado en distancias (k-vecinos más
cercanos) y otro paramétrico basado en modelos de Markov. Además se han evaluado
las Máquinas de Vectores Soporte (SVM) y un clasicador de Boosting. A lo
largo del trabajo se evidencian las distintas problemáticas que surgen en este tipo
de tareas y se proponen soluciones a cada una de ellas.
El diagnóstico de cáncer de próstata asistido por ordenador es una tarea extremadamente
complicada y que ha sido muy poco estudiada. A pesar de las di-
cultades, se han obtenido resultados que, aunque modestos, demuestran que es
posible encontrar características en la imagen que discriminen entre tejido sano y
canceroso. El caso del CAD de cáncer de mama ha sido investigado con mayor
profundidad, y así lo demuestra el importante número de trabajos que han sido
publicados al respecto. Los resultados obtenidos en este trabajo han sido prometedores,
e igualan o superan a otros resultados publicados con anterioridad.