• Desarrollo de un aplicativo de software, con acceso remoto vía web, orientado a mejorar la calidad del diagnóstico de las pruebas de Papanicolau, utilizando algoritmos computacionales de procesamiento digital de imágenes

      Kemper Vásquez, Guillermo; Oscanoa Aida, Julio Alberto; Mena Moretti, Marcelo (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 20/01/2016)
      El presente proyecto de investigación propone el desarrollo e implementación de un software, con acceso remoto vía web, orientado a mejorar la calidad del diagnóstico de las pruebas de Papanicolau, utilizando algoritmos computacionales de procesamiento digital de imágenes. En otras palabras, el objetivo es asistir al profesional citopatólogo para facilitar su lectura manual de una muestra citológica, proveyendo todas las facilidades de uso de la imagen digitalizada, con el fin de realizar un tamizaje de cáncer de cervix adecuado y de alta calidad. De esta manera, se propone almacenar imágenes adquiridas con equipos del hospital, pertenecientes a dicha prueba en una base de datos. Luego, se desarrollará una aplicación en lenguaje C#, que permita procesar las imágenes, y una aplicación web, que esté dedicada al manejo de la información en la base de datos. El algoritmo desarrollado consta de un preprocesamiento, en el cual se filtra la imagen y se obtienen los puntos a analizar que no pertenecen al fondo de la imagen. Luego, se procede a identificar los núcleos celulares, con análisis punto por punto, mediante umbrales adaptivos y derivadas locales. Por último, se procede a clasificar las células identificadas, mediante umbrales de tamaño y su distribución espacial. Para la validación de los resultados, se procesaron 9 muestras pertenecientes a 9 pacientes diferentes, de las cuales se obtuvieron 54 imágenes médicas con un total promedio de 765 células en ellas. Dichas imágenes fueron analizadas por separado por 4 médicos anátomo patólogos, para luego comparar los resultados con los obtenidos por el software. Finalmente, el método desarrollado tiene una efectividad para identificar células del 92.3%. En cuanto a la clasificación, se logró una sensibilidad del 73% y una especificidad del 96.7%, las cuales son óptimas en comparación a las de la prueba de Papanicolaou convencional.
      Acceso abierto