Desarrollo de un algoritmo de procesamiento de imágenes de 18F-fluorodesoxiglucosa PET para la clasificación de nódulos pulmonares

Lucero, A. and Seiffert, Alexander Peter and Pilkington Woll, Patrick and Gómez Grande, Adolfo and Gómez Aguilera, Enrique J. and Sánchez González, Patricia (2019). Desarrollo de un algoritmo de procesamiento de imágenes de 18F-fluorodesoxiglucosa PET para la clasificación de nódulos pulmonares. In: "XXXVII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, CASEIB 2019", 27/11/2019 - 29/11/2019, Santander, España. ISBN 978-84-09-16707-4. pp. 21-24.

Description

Title: Desarrollo de un algoritmo de procesamiento de imágenes de 18F-fluorodesoxiglucosa PET para la clasificación de nódulos pulmonares
Author/s:
  • Lucero, A.
  • Seiffert, Alexander Peter
  • Pilkington Woll, Patrick
  • Gómez Grande, Adolfo
  • Gómez Aguilera, Enrique J.
  • Sánchez González, Patricia
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Article)
Event Title: XXXVII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, CASEIB 2019
Event Dates: 27/11/2019 - 29/11/2019
Event Location: Santander, España
Title of Book: Actas del XXXVII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, CASEIB 2019
Date: 2019
ISBN: 978-84-09-16707-4
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Tecnología Fotónica y Bioingeniería
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Un nódulo pulmonar solitario (NPS) es una lesión de morfología circular con un diámetro menor que 3 cm rodeada por parénquima pulmonar. Mientras que los nódulos pulmonares benignos no siempre requieren un seguimiento y posterior extracción quirúrgica, los nódulos malignos pueden ser un precursor de tumores pulmonares. El diagnóstico y la clasificación de un NPS se realiza mediante imagen médica. Se utiliza imágenes de PET adquirida con 18F-fluorodesoxiglucosa (FDG) para evaluar el metabolismo del nódulo. Las características obtenidas de estas imágenes son un indicador fiable de la malignidad del nódulo. En este trabajo se ha diseñado e implementado un algoritmo para el procesamiento de imágenes de PET-FDG y la clasificación de nódulos pulmonares en función de la malignidad. Además, para facilitar el uso, se ha desarrollado una interfaz de usuario que permite la selección del nódulo, su segmentación, la exportación de las características y la predicción de la malignidad. La clasificación de los nódulos se basa en el volumen, y los valores máximo y medio de captación del radiotrazador en el nódulo segmentado. Los resultados obtenidos muestran una exactitud de predicción del 88,46% con una muestra de 26 pacientes. Además, se clasifican los casos con una sensibilidad y especificidad del 87,5% y 90%, respectivamente.

Funding Projects

TypeCodeAcronymLeaderTitle
Government of SpainFPU16/06487UnspecifiedUnspecifiedBeca de Formación de Profesorado Universitario

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Item ID: 63210
DC Identifier: http://oa.upm.es/63210/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:63210
Official URL: http://caseib.es/2019/
Deposited by: Memoria Investigacion
Deposited on: 03 Nov 2020 15:38
Last Modified: 03 Nov 2020 15:38
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