Sistema de inteligencia artificial para preanálisis de papanicolau

• Autores: Ayalon, Nir; Juri, Gustavo; Gay Stabile, Romina; Dionisio de Cabalier, María Elisa
• Año de publicación: 2013
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Inteligencia artificial; Papanicolau
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Fil: Ayalon, Nir. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Ingeniería Biomédica; Argentina.
Fil: Juri, Gustavo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Ingeniería Biomédica; Argentina.
Fil: Gay Stabile, Romina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Ingeniería Biomédica; Argentina.
Fil: Dionisio de Cabalier, María Elisa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Ingenieria Biomédica; Argentina.
Fil: Ayalon, Nir. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Ingeniería Biomédica; Argentina.
Fil: Juri, Gustavo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Ingeniería Biomédica; Argentina.
Fil: Gay Stabile, Romina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Ingeniería Biomédica; Argentina.
Fil: Dionisio de Cabalier, María Elisa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Ingeniería Biomédica; Argentina.
INTRODUCCIÓN: A fínales de los años 80 y principios de los 90, dos instrumentos de evaluación automatizada, para el análisis de frotis cervicales: Papnet y AutoPap, que fueron introducidos como método pre-screening de los frotis de Papanicolaou convencionales, para disminuir la cantidad de extendidos de bajo riesgo que tengan que ser revisados manualmente y reducir el porcentaje de falsos negativos. Ambos sistemas fueron procesados en extensos estudios y aprobados por la FDA, representando el comienzo de nuevos avances en la evaluación automatizada de extendidos cervicales. OBJETIVOS: Ofrecer un algoritmo matemático con métodos de inteligencia artificial para el análisis automatizado de la prueba de Papanicolaou, detección de las anomalías otológicas y determinación de un resultado general de la prueba. MATERIALES Y MÉTODOS: En este estudio se trabajó con imágenes fotográficas de extendidos citológicos de Papanicolaou, tomadas de dos principales centros de anatomía patológica de Córdoba, Argentina. Para la captura de las imágenes se utilizó un microscopio óptico con cámara digital. El modelo matemático aplicado utiliza métodos de inteligencia artificial para: - El procesamiento morfológico (color, textura, forma, tamaño) y segmentación de las imágenes para el cual se utilizarán métodos de Visión Artificial. - La identificación de las anómalas citológicas y la posibilidad de aprendizaje en la cual se utilizarán métodos de Aprendizaje Automático. RESULTADOS: Con la aplicación de métodos matemáticos, se logró un análisis morfológico de la imagen del frotis de Papanicolaou. Segmentando la imagen, detectando cada célula como un solo objeto y diferenciando los elementos celulares del fondo del frotis. CONCLUSIÓNES: Este método dará la opción a un médico de usar un dispositivo móvil para enviar muestras y recibir rápidamente resultados sospechosos y al mismo tiempo permitirá a un patólogo enseñarle al sistema y mejorarlo.
INTRODUCTION: In the late 1980s and early 1990s, two automated screening instruments for cervical smear analysis, Papnet and AutoPap, were introduced as a pre-screening method for conventional Pap smears to reduce the number of low-risk smears that had to be manually screened and to reduce the percentage of false negatives. Both systems were processed in extensive studies and approved by the FDA, representing the beginning of new advances in automated evaluation of cervical smears. OBJECTIVES: To provide a mathematical algorithm with artificial intelligence methods for automated Pap test analysis, detection of otologic abnormalities, and determination of an overall test result. MATERIALS AND METHODS: In this study we worked with photographic images of Papanicolaou cytological smears taken from two main anatomic pathology centers in Córdoba, Argentina. An optical microscope with a digital camera was used to capture the images. The applied mathematical model uses artificial intelligence methods for: - The morphological processing (color, texture, shape, size) and segmentation of the images for which Artificial Vision methods will be used. - The identification of cytological abnormalities and the possibility of learning in which Machine Learning methods will be used. RESULTS: With the application of mathematical methods, a morphological analysis of the Papanicolaou smear image was achieved. Segmenting the image, detecting each cell as a single object and differentiating the cellular elements from the smear background. CONCLUSIONS: This method will give the option to a physician to use a mobile device to send samples and quickly receive suspicious results and at the same time allow a pathologist to teach the system and improve it.
http://www.revista.fcm.unc.edu.ar
Fil: Ayalon, Nir. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Ingeniería Biomédica; Argentina.
Fil: Juri, Gustavo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Ingeniería Biomédica; Argentina.
Fil: Gay Stabile, Romina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Ingeniería Biomédica; Argentina.
Fil: Dionisio de Cabalier, María Elisa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Ingenieria Biomédica; Argentina.
Fil: Ayalon, Nir. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Ingeniería Biomédica; Argentina.
Fil: Juri, Gustavo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Ingeniería Biomédica; Argentina.
Fil: Gay Stabile, Romina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Ingeniería Biomédica; Argentina.
Fil: Dionisio de Cabalier, María Elisa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Ingeniería Biomédica; Argentina.
Tecnología de Laboratorios Médicos (incluye el análisis de muestras de laboratorio y diagnósticos tecnológicos, los biomateriales van en "Biotecnología Industrial")