Metodología de segmentación de instancias multiplano para la detección de tromboembolismo pulmonar

La tromboembolia pulmonar (TEP) es una condición clínica que, al no ser detectada a tiempo, presenta unas altas tasas de mortalidad y morbilidad. La detección asistida por computador es una herramienta que busca apoyar a los radiólogos en su detección por medio del diagnóstico mediante la revisión de la angiotomografía pulmonar computarizada (CTPA). En los últimos años se han presentado modelos, algoritmos, e iniciativas que constituyen notables aportes a este campo del conocimiento al utilizar métodos de Deep Learning, pero en el que aún existen algunos retos por superar para obtener mejores resultados. Por esta razón se realizó una revisión de los avances que en los últimos tres años se han presentado sobre técnicas de detección de TEP utilizando modelos de Deep Learning. Una vez realizada esta búsqueda se seleccionó el modelo Probability-based Mask R-CNN que, de manera preliminar, obtiene unas altas métricas de desempeño. Con el modelo seleccionado se propuso y se implementó una metodología que no sólo considera los cortes axiales de las imágenes de CTPA, sino que también lo hace con los cortes sagitales y coronales. Como resultado, se diseñó un método de segmentación de instancias multiplano en el que se combinan los resultados de tres modelos de segmentación de cortes entrenados para cada plano de una imagen CTPA. Después se adelantaron unas operaciones de unificación sobre los volúmenes resultantes de la inferencia con los modelos entrenados, y se evidenció un aporte que supera el desempeño de los modelos individuales. Al realizar una prueba con las imágenes CTPA de tres pacientes, el volumen unificado con la operación de la unión alcanzó un porcentaje de detección promedio del 48% frente al 43% del modelo axial, el 6.3% del sagital y el 4.8% del modelo coronal. Estos resultados son prometedores, y mediante la mejora de los diferentes pasos de la metodología se podría obtener una solución que facilite el apoyo a los radiólogos en la detección de TEP.

• Autores: López Lozano, Daniel Fernando
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55775
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/55775
• Palabra clave: Tromboembolismo pulmonar; Ingeniería
• Rights: openAccess
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