Resumen

El cáncer colorrectal (CCR) es la tercera causa de muerte por cáncer en todo el mundo. En la actualidad, el enfoque estándar para reducir la mortalidad relacionada con el CCR es realizar cribados periódicos en busca de pólipos y la colonoscopia es la herramienta de cribado de elección. Las principales limitaciones de este procedimiento de cribado son la tasa de pólipos no detectados y la imposibilidad de realizar una evaluación visual de la malignidad de los pólipos. Estos inconvenientes pueden reducirse diseñando sistemas de apoyo a la toma de decisiones (SAD) que ayuden a los médicos en las distintas fases del procedimiento mediante la segmentación de la escena endoluminal. Así pues, en este artículo presentamos una referencia ampliada de segmentación de imágenes de colonoscopia, con la esperanza de establecer una nueva referencia sólida para la investigación del análisis de imágenes de colonoscopia. El conjunto de datos propuesto consta de 4 clases relevantes para inspeccionar la escena endoluminal, dirigidas a diferentes necesidades clínicas. Junto con el conjunto de datos y aprovechando los avances en la literatura sobre segmentación semántica, proporcionamos nuevas líneas de base mediante el entrenamiento de redes totalmente convolucionales (FCN) estándar. Realizamos un estudio comparativo para demostrar que las FCN superan significativamente, sin ningún postprocesamiento adicional, los resultados anteriores en la segmentación de la escena endoluminal, especialmente con respecto a la segmentación y localización de pólipos.

• Materias:Algoritmos de aprendizaje Transductores de ultrasonido Ingeniería de atención Estudio biomecánico Ortesis progresivas estáticas
• Subjects:Learning algorithms Ultrasound transducers Care engineering Biomechanical study Static progressive orthoses
• Palabras claves:segmentación de escenas endoluminales, investigación en análisis de imágenes de colonoscopia, segmentación de imágenes de colonoscopia, sistemas de apoyo a la toma de decisiones, diferentes necesidades clínicas, nueva referencia sólida, tasa de pólipos no detectados, literatura sobre segmentación semántica, CRC, FCNs
• Keywords:endoluminal scene segmentation, colonoscopy image analysis research, colonoscopy image segmentation, decision support systems, different clinical needs, new strong benchmark, polyp miss rate, semantic segmentation literature, CRC, FCNs