Contribuciones al diagnóstico oncológico mediante Tomografía de Coherencia Óptica (OCT) y técnicas de imagen médica

Abstract

Los clínicos reclaman nuevas técnicas y métodos que les permitan realizar un estudio no invasivo y en tiempo real de las lesiones, especialmente del cáncer, para favorecer el diagnóstico temprano. Técnicas como OCT (Tomografía de Coherencia Óptica), proporcionan información arquitectónica y estructural de las capas internas del tejido, lo que permite estudiar las alteraciones que se producen en presencia de patología. La interpretación clínica de las imágenes OCT resulta compleja, por lo que se propone aplicar técnicas de procesado de imagen y de aprendizaje automático para el análisis de las imágenes, con el objetivo de extraer características clínicamente relevantes. De esta forma, a través de dos casos de estudio, se busca aportar al desarrollo del concepto de "biopsia óptica" y la creación de herramientas de ayuda al diagnóstico (CAD), facilitando la diferenciación de lesiones benignas de aquellas malignas o con potencial de serlo.

Clinicians demand new techniques and methods that allow them to conduct a non-invasive and real-time study of lesions, especially cancer, to facilitate early diagnosis. Techniques such as OCT (Optical Coherence Tomography) provide architectural and structural information about the internal layers of tissue, enabling the study of alterations that occur in the presence of pathology. The clinical interpretation of OCT images is complex, so this thesis proposes developing image processing and machine learning techniques for the analysis of images, with the goal of extracting clinically relevant characteristics. The final objective is to contribute to the development of the concept of "optical biopsy" and the creation of Computed Aided Diagnosis (CAD) tools, facilitating the differentiation of benign lesions from those that are malignant or have the potential to evolve to malignancy.