Desarrollo de una interfaz de usuario para la clasificación de melanomas mediante técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial.

Project: ResearchBasic Research

Project Details

Description

En el sector salud, específicamente en el entorno de la dermatología, el uso de imágenes diagnósticas tiene cada vez más relevancia. Las imágenes digitales permiten, entre otras, diagnosticar patologías, caracterizar la evolución de anomalías y determinar el nivel de éxito post-tratamiento [1]. Las imágenes diagnósticas aportan un panorama más amplio en la dermatología, aportando más información que la información aportada hasta ahora. Actualmente el aprendizaje en el reconocimiento de anomalías y normalidad en imágenes pre quirúrgicas e imágenes secuenciales tarda un periodo comprendido en años [2-3].
Sobre la captura, y más allá, la buena captura (niveles de contraste, intensidad de luz, profundidad, campo visual) demanda de la escogencia de la mejor técnica de imagenología disponible para la obtención de la materia prima de análisis, además esta estandarización es importante para la detección de melanomas en piel, lo cual aumenta la precisión en el diagnóstico y disminuye el número de biopsias innecesarias. Dentro de las posibles técnicas disponibles se encuentran la dermatoscopia, la fotografía corporal total (TBP), y la fotografía digital, por esta variedad de tipos de captura, es necesario la implementación de estándares para los procedimientos de obtención [4].
En la dermatología, el cáncer de piel es una de las principales preocupaciones de estudio. Según el instituto nacional de Salud, en Colombia la tasa de incidencia de melanoma maligno para el 2018 fue de 4,6 por 100.000 en mujeres y 4,4 por 100.000 en hombres [5]. El melanoma es la forma más peligrosa de cáncer cutáneo, se origina en los melanocitos y se ubica en diferentes partes del cuerpo, incluyendo la piel, el iris y el recto [6]. Cuando el cáncer de piel es diagnosticado con premura, y se inicia un tratamiento, la lesión puede ser fácilmente curable, al igual que ocurre con otros tipos de cáncer [7]. Por ello, se ve entonces la importancia de obtener un diagnóstico oportuno buscando reducir las tasas de mortalidad asociadas al cáncer de piel. Este diagnóstico temprano busca no solo disminuir los índices de mortalidad, sino reducir los costos asociados al tratamiento, mediante un diagnóstico y tratamiento oportuno.
Este proyecto busca desarrollar un sistema de identificación de melanomas en piel mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificial (IA).

Strategic Focus

Plan de Desarrollo de la UNAB
PAED departamental
Plan Regional de Competitividad de Santander
Plan de desarrollo de Santander

General Objective

Desarrollar una interfaz de usuario para la clasificación de melanomas mediante técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial

Specific Objectives

1.Caracterizar los parámetros presentes en melanomas mediante la implementación de técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial para la asignación de pesos relativos en el sistema de clasificación.
2.Diseñar una interfaz de usuario empleando software especializado para la clasificación de melanomas por medio de la implementación de técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial.
3. Validar el funcionamiento de la interfaz de usuario mediante pruebas con imágenes ya clasificadas para la determinación de los valores de sensibilidad y exactitud del sistema.
StatusActive
Effective start/end date1/08/2231/07/23

UN Sustainable Development Goals

In 2015, UN member states agreed to 17 global Sustainable Development Goals (SDGs) to end poverty, protect the planet and ensure prosperity for all. This project contributes towards the following SDG(s):

  • SDG 3 - Good Health and Well-being
  • SDG 8 - Decent Work and Economic Growth
  • SDG 9 - Industry, Innovation, and Infrastructure

Research Areas UNAB

  • Diseño Mecatrónico, Biomédico y Robótica

Status

  • In progress

Socioeconomic Objective

  • General advancement of knowledge - R&D funded by General University Funds (FGU).