Visión Electrónica (Jul 2020)
Medición sobre MRI para diagnóstico de cáncer de próstata
Abstract
El aparato reproductor masculino tiene una glándula ubicada debajo de la vejiga y frente al recto: la próstata. Rodea la uretra y tiene la función de producir un componente líquido en el líquido seminal. Con el tiempo, esta glándula tiende a agrandarse y bloquear la uretra, lo que dificulta la micción o la función sexual. Esta alteración se conoce como hiperplasia prostática, que se corrige con cirugía. En ocasiones se confunde con el cáncer de próstata por la similitud de los síntomas, que es frecuente en los hombres. El diagnóstico de esta enfermedad generalmente se realiza mediante una técnica manual llamada tacto rectal y una prueba de laboratorio que mide los niveles de PSA en la sangre. Es una sustancia que se encuentra en la sangre de una persona que suele tener cáncer de próstata. Además, el diagnóstico se apoya en una ecografía transrectal a través de un catéter. Este proceso integral ayuda a determinar la extensión del cáncer de próstata y a designar el tratamiento correcto. El estado de la lesión de próstata se evalúa mediante la práctica de una resonancia magnética (MRI). Es un procedimiento realizado por ondas de radio y una computadora que crea imágenes detalladas de áreas de la próstata. Analiza la condición de la próstata y determina el procedimiento o tratamiento de acuerdo con el estado de la lesión, por ejemplo, cirugía, radioterapia u observación monitoreada. Para definir qué tipo de tratamiento es fundamental analizar los diferentes estadios de la enfermedad y el Gleason Score, una medida del grado histológico, que va de 2 a 10, que indica la probabilidad de diseminación o extensión del tumor. Esta investigación se centra en el análisis y la extracción de medidas para clasificar formas de lesiones prostáticas que apoyen su diagnóstico. Considera la categorización PI-RADS, que actualmente determina la probabilidad de padecer cáncer de próstata clínicamente significativo. Para ello, se realizó un análisis utilizando una interpretación geométrica de diferentes categorizaciones de cáncer (4-5). Se realizó un procesamiento digital de imágenes de Python en T2, ADC y DWI aplicando el concepto de curva, momentos Zernike, dimensión fractal, dimensión Caliper, la curvatura absoluta total, la flexión de energía, dirección, convexidad, circularidad, compacidad, momentos Hu, dimensión, excentricidad, extensión, solidez, orientación, longitud del eje más grande, longitud del eje más pequeño, radio, centro, centroide, longitud y área.
Keywords
