La detección y diagnóstico del cáncer de mama en las primeras etapas de desarrollo de la enfermedad es un factor crucial para el éxito del tratamiento. La mamografía digital es uno de los métodos más comúnmente usados para el diagnóstico precoz de la enfermedad, debido a su gran resolución y la posibilidad de emplear técnicas de procesado directamente sobre la imagen, que se aplican sobre todo para la mejora de contraste de microcalcificaciones y masas densas, al ser éstos los principales indicios de la existencia de una posible patología.
Dada la complejidad del tejido mamario, los filtros de imagen convencionales no resultan muy eficientes a la hora de estudiar estructuras de alta densidad en las que pueda haber microcalcificaciones. El filtrado basado en las diferencias de grises no es capaz de discernir las microcalcificaciones dentro de estas zonas de alta densidad, por lo que es recomendable el empleo de filtros basados en las propiedades geométricas de las microcalcificaciones. El grupo de investigación que coordina López Espí ha descrito una nueva técnica de procesado de imagen, mediante la cual se consigue realzar, ampliar y segmentar aquellas zonas donde existen posibles microcalcificaciones. Por un lado, se consigue mejorar su visualización, y una vez detectada la zona dañada la aplicación nuevamente de esta técnica permitirá ampliar la zona bajo estudio para la forma y estructura de cada una de las microcalcificaciones, sirviendo todo ello de ayuda al médico encargado de realizar el diagnostico.
Otra de las ventajas que ofrece esta técnica es que el tiempo empleado para el procesamiento de la imagen es de unos segundos, con lo que dicha predicción es casi instantánea.
Los resultados obtenidos deben entenderse como ayuda a la visualización, no sustituyendo el análisis del radiólogo especialista responsable del caso. El objetivo de este trabajo es proporcionar las herramientas necesarias para la caracterización exhaustiva de las posibles microcalcificaciones de forma objetiva. La combinación de estos algoritmos con técnicas de reconocimiento de patrones, permitirá la generación de un sistema automático supervisado capaz de reconocer e identificar posibles microcalcificaciones con un alto grado de fiabilidad.
Este trabajo ha sido premiado como mejor comunicación en el III Congreso Conjunto de las Sociedad de Física Médica y de la Sociedad de Protección Radiológica, celebrado en junio en Cáceres.

Publicado en: Archivo UAH investiga