[Todos CMAT] Defensa de Tesis de Maestría en Ingeniería Matemática del Ing. Marcelo Fiori

[Marco Scavino - IMERL]

Estimados:


La Maestría en Ingeniería Matemática les invita a presenciar la Defensa de
Tesis del Ing. Marcelo Fiori, que tendrá lugar el próximo Martes 7 de Junio
a las 10 horas en el Salón de Seminarios del IMERL, Facultad de Ingeniería.

 

Título de la Tesis: " Segmentation and polyp detection in virtual
colonoscopy: a complete system for computer aided diagnosis ".

 
Tribunal:
Dr. Omar Gil (IMERL, Facultad de Ingeniería)

Dr. Ing. Alvaro Pardo (DIE, UCUDAL)

Dr. Gregory Randall (IIE, Facultad de Ingeniería) 

Dr. Afra Zomorodian (Department of Computer Science, Dartmouth College, USA)

 

Co-Directores de Tesis: Dr. Ing. Pablo Musé, Dr. Guillermo Sapiro 

 

Resumen:

El cáncer colorectal es una de las mayores causas de muerte por cáncer en el
mundo. La detección temprana de pólipos es fundamental para su tratamiento,
permitiendo alcanzar tasas del 90% de curabilidad. La técnica habitual para
la detección de pólipos, debido a su elevada performance, es la colonoscopía
óptica (técnica invasiva y extremadamente cara).
A mediados de los '90 surge la técnica denominada colonoscopía virtual. Esta
técnica consiste en la reconstrucción 3D del colon a partir de cortes de
tomografía computada. Es por ende una técnica no invasiva, y relativamente
barata, pero la cantidad de falsos positivos y falsos negativos producida
por éstos métodos está muy por encima de los máximos aceptados en la
práctica médica.
 
En este trabajo se presenta un sistema completo de diagnóstico asistido por
computadora. La primer etapa del sistema es la segmentación, que consiste en
la reconstrucción 3D de la superficie del colon a partir del volumen
tomográfico. El aporte principal en este paso es el suavizado de la imagen,
donde la ecuación en derivadas parciales propuesta para la evolución de
superficies resalta la presencia de pólipos. A partir de la superficie, se
detectan aquellas zonas candidatas de ser pólipos mediante una estrategia
multi-escala que permite delinear con precisión la zona. Luego para cada
candidato se extraen características geométricas y de textura, que son
calculadas también en el tejido que rodea la zona a efectos de compararlas.
Finalmente las zonas candidatas se clasifican utilizando SVM. Los resultados
obtenidos son prometedores, permitiendo detectar el 100% de los pólipos con
bajas tasas de falsos positivos.

 

Se ruega dar difusión del evento es sus respectivos Servicios.

 

Saludos cordiales,

 

Por la SCAPA Matemática

Marco Scavino



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