Avances en la detección de cáncer

Avances en la detección de cáncer

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Los tratamientos contra distintos tipos de cáncer han avanzado a pasos agigantados y han permitido a miles de personas continuar con vida. Sin embargo, los especialistas coinciden en que la mejor solución para este mal siempre será la detección oportuna. Es con esta premisa que científicos de todo el mundo buscan procedimientos cada vez menos invasivos y más sencillos que permitan un descubrimiento temprano.

En nuestro país, distintas instituciones trabajan para desarrollar métodos eficaces de detección. Tal es el caso del Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE), el cual ha creado un método no invasivo para detectar cáncer de piel utilizando el procesamiento de imágenes como herramienta.

La interfaz, programada con base en las imágenes aportadas por dos instituciones médicas mexicanas (el Instituto Nacional de Cancerología y el Centenario Hospital Miguel Hidalgo de Aguascalientes), tiene la capacidad de analizar en un par de segundos la fotografía de la mancha en la piel del paciente y determinar si está relacionada con cáncer.

Cuenta con un alto grado de efectividad, que alcanza el 95.4 por ciento. “Obtenemos la imagen fotográfica, la procesamos y sacamos lo que hemos llamado un índice promedio, que es un valor numérico; si ese valor numérico está dentro del rango que hemos establecido, entonces la mancha puede ser cancerígena y se recomienda acudir con el médico”, explicó Josué Álvarez Borrego a la agencia informativa Conacyt.

Por su parte, Esperanza Guerra Rosas expuso que la metodología fue programada en una interfaz, de tal manera que el funcionamiento fuera muy sencillo para el usuario y con la posibilidad de instalarse en cualquier equipo de cómputo sin requerir especificaciones especiales.

Destacó que una vez que la interfaz lee la imagen, esta se separa en los canales RGB y en escala de grises, para después obtener la segmentación de la lesión que se está analizando, lo que contiene la información.

“Una vez que se segmenta la imagen, se toma en un color o canal y la multiplicamos por una máscara binaria para obtener esta información en dicho canal, luego dividimos esa imagen en 25 subimágenes. Posteriormente aplicamos diversos filtros para obtener las subimágenes en el dominio de las frecuencias”, comentó la estudiante de doctorado.

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