El uso de la Inteligencia Artificial gana terreno en el análisis de imagen de próstata para la detección, segmentación y clasificación de lesiones en Resonancia Magnética Multiparamétrica (RMM). Intervinieron Oscar J. Pellicer Valero, Ingeniero Industrial e Informático, Universitat de València (UV), Juan Casanova Ramón-Borja, Jefe de Servicio de Urología del Instituto Valenciano de Oncología (IVO) y José David Martín Guerrero, Catedrático de la Universitat de València (UV).
El proyecto realizado consiste en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial (IA) a la mejora de la eficiencia y precisión en el diagnóstico, biopsia y tratamiento del cáncer de próstata utilizando imágenes de Resonancia Magnética (RM) y de Ultrasonidos (US).
Protocolariamente, ante sospecha de cáncer de próstata se realiza una RM. Los radiólogos la analizan y marcan las regiones donde creen que pueda haber lesión (cáncer). A continuación, estas lesiones se biopsian, es decir, se toman muestras vivas para comprobar si realmente es cáncer.
Durante la biopsia se emplea US para guiar la operación y localizar la lesión. Sin embargo, la lesión marcada en RM por los radiólogos no es visible en US, y el urólogo debe, o bien recordar dónde estaba esta (fusión cognitiva), o bien usar un programa informático que registre la imagen de RM con la de US (fusión por software) y le indique dónde está la lesión en la imagen de US.
El trabajo utiliza diversos algoritmos de IA, y en particular redes convolucionales, para analizar las imágenes de próstata (RM y US) y resolver los siguientes problemas:
- Segmentación automática de próstata en RM y US: paso previo necesario para el resto de las tareas, consiste señalar / marcar la próstata en RM y US . Automatizar esto ahorra tiempo al radiólogo y al urólogo (5-10min por paciente antes y durante la biopsia / tratamiento focal), y mejora la precisión del resto de tareas (que dependen de esta).
- Detección automática de lesiones en RM: detectar las lesiones como lo haría un radiólogo sirve de 2ª opinión clínica, mejora la precisión diagnóstica, y además reduce mucho el riesgo de que el radiólogo se deje alguna lesión por marcar.
- Registro automático RM-US: Consiste en localizar en US las lesiones marcadas en RM de forma automática y precisa. Una alta precisión en esta tarea es imprescindible para una correcta biopsia y, especialmente, para el tratamiento focal del paciente.
