Matemáticas para extraer información de imágenes biomédicas: algoritmos de procesamiento de imágenes para ayudar en el diagnóstico de diversas patologías

JUAN RIERA ROCA / Matemáticas para extraer información de imágenes biomédicas: el desarrollo de algoritmos de procesamiento de imágenes para ayudar en el diagnóstico de diversas patologías es la materia de la tesis doctoral desarrollado por Pedro Bibiloni como colofón a una investigación desarrollada en el seno de la Universiat de les Illes Balears (UIB).

Gracias a los avances en la computación, el procesamiento de imágenes puede solucionar problemas antes considerados inasequibles. En la tesis doctoral de Pedro Bibiloni Serrano, defendida en la UIB en el Programa de Doctorado de Tecnología de la Información y las Comunicaciones, se desarrollan varios algoritmos de procesamiento de imágenes.

Estos algorimos permiten extraer información de imágenes biomédicas, útil como ayuda al diagnóstico. La segmentación de la red vascular en imágenes de la retina resulta de interés para el diagnóstico del glaucoma o de la retinopatía diabética. La eliminación de pelos en imágenes de lesiones dérmicas es un paso previo para mejorar la detección de estas lesiones, entre ellas los melanomas.

Se utiliza una herramienta matemática, la morfología matemática borrosa para transformar imágenes en color. Estos son operadores interpretables, lo que supone una ventaja fundamental para el diseño de sistemas de ayuda a la diagnosis que proporcionan información al facultativo: en estos, los argumentos para llegar a una conclusión son tan importantes como la misma conclusión.

Esta tesis, desarrollada gracias al apoyo económico de la Conselleria de Educación y Universidad, dentro del grupo de investigación Soft Computing, Procesamiento de Imágenes y Agregación (SCOP) de la UIB y del proyecto TIN2016-75404-P, pretende acercar el campo de la tecnología en el campo de aplicación biosanitario.

Los operadores desarrollados son una extensión comprensible de la morfología matemática borrosa, que permiten extraer información de imágenes basándose en características de uso clínico habitual. Ambas aplicaciones se han enfrentado con esta idea, y se han obtenido resultados satisfactorios con métodos que siguen una estrategia fácilmente explicable.

Finalmente, se han estudiado conjuntamente diferentes tareas, agrupadas bajo el nombre de detección de objetos curvilíneos, y se ha demostrado que es posible y efectivo reaprovechar las mismas estrategias en distintas aplicaciones basadas en la detección de estos objetos.

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