Un nuevo método de la URV diagnostica tumores de mama con un 99% de fiabilidad

Un programa informático permitirá, en un futuro, conseguir una fiabilidad casi total en la detección de tumores de mama. Esta investigaciónla han llevado a cabo los investigadores Mohamed Abdel-Nasser, Antonio Moreno y Domènec Puig, del Departamento de Ingeniería Informática y Matemáticas de la UniversitatRovira i Virgili, en colaboración con el Departamento de Radiología del Centro Médico de la Universidad Radboud (Nijmegen, Holanda). La investigaciónha sido publicada en la revista International Journal of Optics.

La mamografía está considerada como la prueba más eficaz para la detección precoz del cáncer de mama, que el año 2014 fue la principal causa de muerteporesta enfermedad entre las mujeres de la Unión Europea. Para analizar e interpretar los datos de esta prueba radiológica, se utilizan de forma creciente sistemas de diagnosis asistida por ordenador (CAD). Estos métodos no son del todo fiables, ya que en ocasiones generan falsos positivos —la presencia de un tumor que finalmente, en pruebas posteriores, se demuestra que no existe.

Diferentes métodos de análisis

El estudio de la URV se ha centrado en investigar el efecto de cinco métodos de análisis de textura de las imágenes, en las cuales se han aplicado diferentes técnicas (análisis de resolución de píxeles, escalerade integración, algoritmos de preprocesamiento de la imagen y normalización de datos). A partir de aquí se han hecho varias combinaciones hasta encontrar la más idónea para obtener una clasificación mejor de las regiones relevantes (—la presencia de tumores o no—) dentro de las mamografías. Con la configuración final obtenida por los investigadores se ha conseguido un 99% de fiabilidad a la hora de determinar la presencia o no de un tumor en la mama a partir de una mamografía. Este dato mejora los resultados obtenidos con estudios anteriores, cifrados en un 93%, que también habían evaluado la fiabilidad en la interpretación de estas pruebas, pero habían centrado el análisis en otras configuraciones. Poder reducir el número de falsos positivos supondría una disminución importante del gasto en los sistemas de salud, ya que descartar de entrada la presencia de tumor evitaría hacer pruebas adicionales a un elevado número de mujeres para confirmar el diagnóstico.

Esta investigaciónforma parte del proyecto de investigaciónIA-BioBreast, que tiene como objetivo investigar métodos de análisis de imágenes mediante visión por computador para la detección precoz del cáncer de mama, y se centra en el desarrollo de dos biomarcadores específicos: la densidad de la mama y la evolución temporal de las lesiones existentes.