Con la finalidad de contribuir en la detección temprana del Carcinoma Basocelular (CBC), cáncer de piel que se presenta por lo general en forma de manchas rojizas en cara y cuero cabelludo, estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) crearon un sistema computacional que analiza y procesa fotografías tomadas por un dermatoscopio, el cual permite identificar este padecimiento en etapas tempranas.
Mediante algoritmos de reconocimiento de patrones, Francisco Araujo Pérez, Juan Antonio González Esteban y Cristian Olvera Morales, de la Escuela Superior de Cómputo (Escom), lograron que su prototipo identifique las propiedades más comunes del CBC para seleccionar sólo aquellas imágenes que presenten los rasgos de la enfermedad.
Para alcanzar una segmentación efectiva, emplearon técnicas de análisis de objetos en imágenes y algoritmos de reducción. El sistema analiza cinco parámetros: bifurcaciones, área, perímetro, longitud y color.
La herramienta servirá de referencia para los médicos, indicándoles qué imágenes cuentan con células basales con posible presencia de cáncer, lo cual permitirá al especialista tener un prediagnóstico efectivo y confiable que evitará la realización de biopsias innecesarias a los pacientes cuyas imágenes no estén relacionadas con el CBC y que generalmente son cortes profundos de entre 4 y 7 milímetros.
El CBC crece de forma lenta, rara vez produce metástasis, pero tiene capacidad destructiva local, además daña extensas áreas de tejido, cartílago y en ocasiones hueso.
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