Análisis de movimiento en imágenes para localización de cápsula endoscópica en el intestino

Abstract

La cápsula endoscópica es una cápsula con una camera que se usa para grabar imágenes internas del tracto gastrointestinal, específicamente el esófago, el estómago, el duodeno y el intestino delgado. Usando esta técnica, médicos pueden analizar el parte del intestino no accesible con endoscopia tradicional. Sin embargo, patologías encontradas durante el análisis del video son difíciles de localizar exactamente en el intestino. Aunque los modelos más nuevos tienen sensores de radiofrecuencia para grabar las coordenadas, no suelen aportar suficiente información, porque que el intestino se mueve continuamente y por la estructura entrelazado del intestino. El objetivo de este TFM es desarrollar técnicas basadas en análisis de imágenes que pueden contribuir a la localización de la cápsula, estimando la posición y las distancias de ciertos puntos conocidos, como por ejemplo la salida del estómago. En este proyecto se detectará automáticamente en las imágenes el túnel, usando diferentes métodos de segmentación de imagen y extracción de características y clasificación, y se programarán métodos para su seguimiento. Las imágenes y los vídeos requeridos para la implementación y para testear los algoritmos desarrollados serán obtenidos tras cooperación con hospital La Fe.

The wireless endoscopic capusle (known as WCE) offers an investigation of the small intestine by a non-invasive, non-painful and patient-friendly method. One of the most critical components at the time of examination of the intestine, by the capsule, is the location of the same. This information would facilitate the exact position of an injury once it has been detected in the video. To define the position of the capsule it is necessart to make an internal map of the body. For this purpose, it is necessary to merge two sources of information: the images from the camera embedded in the capsule and RF signal emitted by it.

This Master Final Project focuses on the study of the first source of information. The work can be structured in two large blocks: location images, which involve the movement of the capsule, and the estimation of movement between two consecutive images that satisfy the first condition. In the first block we have studied different types of descriptors that better differentiate the images that involve movement of the capsule and those that do not. Subsequently, a Machine Learning algorithm has been implemented to determinate whether a new image corresponds to one class or another. In the second block, we have studied the features with which you can best describe the amount of movement betweeen two consecutive images and thus, predict the speed at which the capsule moves. All the tests have been done with videos provided by the La Fe Hospital in València.