El cncer de prstata (CaP) es uno de los cnceres ms frecuentes entre los hombres de todo el mundo. Alrededor del 16,67% de los hombres se vern afectados por un CaP a lo largo de su vida. Debido a la integracin de la resonancia magntica en el procedimiento clnico actual para detectar el cncer de prstata y al aparente xito de las tcnicas de imagen en la estimacin del volumen del CaP en la glndula, ofrecemos una revisin ms detallada de las metodologas que utilizan parmetros especficos para la representacin del tejido prosttico. Tras recopilar ms de 200 investigaciones sobre sistemas basados en imgenes para el diagnstico del cncer de prstata, en este artculo ofrecemos una revisin detallada de los mtodos y enfoques existentes de diagnstico asistido por ordenador (CAD) para identificar el cncer de prstata a partir de imgenes generadas mediante tcnicas de infrarrojo cercano (NIR), infrarrojo medio (MIR) y resonancia magntica (MRI). Adems, introducimos dos metodologas de investigacin para construir sistemas CAD inteligentes. La primera metodologa aplica un mtodo integral difuso para mantener la diversidad y la capacidad de agregacin de diferentes clasificadores para detectar tumores PCa a partir de imgenes NIR y MIR. La segunda metodologa investiga un flujo de trabajo tpico para desarrollar un diagnstico automatizado del cncer de prstata a partir de imgenes MRI. Esencialmente, el desarrollo de CAD sigue siendo una herramienta til de la radiologa para diagnosticar la enfermedad del cncer de prstata. No obstante, sigue siendo necesaria una implementacin completa de mtodos eficaces e inteligentes para el sistema de diagnstico del cncer de prstata. Aunque algunas aplicaciones CAD funcionan bien, es necesario resolver algunas limitaciones para el diagnstico clnico automatizado del CaP. Se prev que en los prximos aos se produzcan ms avances en el anlisis computacional de imgenes y en los enfoques asistidos por ordenador para satisfacer en breve las necesidades clnicas.
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