El proyecto fue dirigido por el académico de la Escom Benjamín Luna y asesorado por Rolando Flores, investigador del Centro de Innovación y Desarrollo Tecnológico en Cómputo.
#Sistema Permitirá al especialista tener un prediagnóstico del Carcinoma Basocelular. https://t.co/MLuvyBc60w pic.twitter.com/ioOAy2mriJ
— IPN (@IPN_MX) 5 de agosto de 2016
Ciudad de México, 5 agosto (EFE).- Un sistema no invasivo para la detección temprana del cáncer de piel fue desarrollado por estudiantes de la Escuela Superior de Cómputo (Escom) del Instituto Politécnico Nacional de México, informó hoy la institución en un comunicado.
Los estudiantes crearon “un sistema computacional que analiza y procesa fotografías tomadas por un dermatoscopio, el cual permite identificar este padecimiento en etapas tempranas”, indicó el texto.
El carcinoma basocelular (CBC) es un cáncer de piel que por lo general se presenta en forma de manchas rojizas en cara y cuero cabelludo, crece de forma lenta, rara vez produce metástasis, pero tiene capacidad destructiva local, además de que daña extensas áreas de tejido, cartílago y en ocasiones hueso.
Los estudiantes Francisco Araujo, Juan Antonio González y Cristian Olvera utilizaron algoritmos de reconocimiento de patrones con los que lograron que su prototipo “identifique las propiedades más comunes del CBC para seleccionar solo aquellas imágenes que presenten los rasgos de la enfermedad”.
Tras el pre procesamiento de la imagen todavía quedan elementos en esta que no pertenecen al análisis de las características que se buscan, por lo que emplearon técnicas de análisis de objetos en imágenes y algoritmos de reducción para lograr una segmentación efectiva.
Con este paso, los investigadores lograron eliminar todos los elementos que no presentan relación alguna con el CBC; de esta manera, aíslan las células basales para su análisis.
“El sistema servirá de referencia para el médico ya que le indicará que dicha fotografía cuenta con células basales con posible presencia de cáncer”, señaló la nota.
Además, permitirá al especialista “tener un prediagnóstico efectivo y confiable que evitará la realización de biopsias innecesarias a los pacientes cuyas imágenes no estén relacionadas con el CBC y que generalmente son cortes profundos de entre 4 y 7 milímetros”.
El proyecto fue dirigido por el académico de la Escom Benjamín Luna y asesorado por Rolando Flores, investigador del Centro de Innovación y Desarrollo Tecnológico en Cómputo.
