LOCALIZACIÓN DE LESIONES RELACIONADAS CON EL CÁNCER DE PRÓSTATA SOBRE SECUENCIAS MULTIMODALES BP-MRI
El cáncer de próstata es el segundo cáncer con mayor incidencia en hombres a nivel mundial. En Colombia, por ejemplo, en los últimos 20 años la tasa promedio de defunción fue de alrededor de 11.6 por cada 100 mil habitantes. Hoy en día, el estudio de lesiones prostáticas mediante resonancia magnétic...
- Autores:
-
González Guerrero, Camilo Eduardo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/42410
- Palabra clave:
- Cáncer de próstata
Localización
Lesión csPCa
Bp-MRI
Multimodal
Prostate cancer
Localization
CsPCa lesion
Bp-MRI
Multimodal
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
| Summary: | El cáncer de próstata es el segundo cáncer con mayor incidencia en hombres a nivel mundial. En Colombia, por ejemplo, en los últimos 20 años la tasa promedio de defunción fue de alrededor de 11.6 por cada 100 mil habitantes. Hoy en día, el estudio de lesiones prostáticas mediante resonancia magnética biparamétrica es un criterio estándar para la detección y diagnóstico del cáncer de próstata. Este examen incluso se realiza en etapas previas a la biopsia. Sin embargo, la localización de lesiones en estas imágenes sigue siendo subjetiva y su caracterización reporta bajos niveles de sensibilidad. Es por ello que los mecanismos computacionales han evolucionado como herramientas claves para la localización y diagnóstico del cáncer de próstata directamente sobre estudios bp-MRI. En este trabajo se desarrolló una herramienta de aprendizaje profundo multimodal para localizar lesiones prostáticas. La arquitectura desarrollada, integra una representación basada en YOLO (You Only Look Once), ajustándose específicamente respecto a la tarea de localización y produciendo una representación para las lesiones más probables, complementada además, con una rama dedicada a la segmentación de lesiones. El método desarrollado utilizó 1280 cortes de bp-MRI , alcanzando una precisión de 0,89 y exhaustividad de 0,48. Así mismo, el método logró una precisión-promedio AP 0.5 de 0,69. |
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