Sistema automatizado para la detección de lesiones de pulmón

Abstract

El cáncer de pulmón es la causa más frecuente de mortalidad por cáncer en el mundo. El procedimiento de diagnóstico generalmente comienza con una radiografía de tórax, sin embargo estas son difíciles de interpretar debido al conjunto de estructuras anatómicas que se superponen. Los sistemas de detección asistidos por computadora, son una herramienta de ayuda al diagnóstico para los radiólogos. En el presente trabajo se propone un sistema CAD para la detección de nódulos pulmonares en las radiografías de tórax. Se emplean métodos como la convolución, el filtro de normalización local y el filtro homomórfico para pre-procesar la imagen, se utiliza el método de umbral de niveles múltiples apoyado de operaciones morfológicas para la segmentación anatómica. A esto le sigue un detector de nódulos candidatos empleando el filtro de convergencia local de banda deslizante. Se segmentan los nódulos candidatos utilizando un umbral adaptativo basado en la distancia y en función de esta segmentación se calcula un conjunto de características para cada candidato. El sistema fue probado con una base de datos anotada disponible públicamente compuesta por 247 imágenes, de ellas 154 son nódulos pulmonares (100 casos malignos, 54 casos benignos) y 93 no nódulos. Los resultados obtenidos indican que el sistema es capaz de detectar 98.7 % de los nódulos en el conjunto de pruebas JRST con un promedio de 56.08 detecciones por imagen (los dos FP que se obtienen son debido a la segmentación pulmonar).