Un ‘software’ cuantifica la densidad mamaria para detectar el cáncer

Redacción. Valencia
Investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia, en colaboración con el Instituto de Salud Carlos III y la Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunidad Valenciana (Fisabio), han desarrollado DMScan, un nuevo software que ayuda a determinar el riesgo de cáncer de mama.

A partir de la imagen obtenida en una mamografía, el software cuantifica de manera objetiva la densidad de la mama, un valor relacionado de forma directa con el riesgo de verse afectada por la patología. El trabajo ha sido publicado en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine.

Rafael Llobet, investigador del Instituto Tecnológico de Informática de la Universidad Politécnica de Valencia, y Josefa Miranda, jefa de Sección de Prevención de Cáncer del Servicio del Plan Oncológico e investigadora del Área de Investigación en Cáncer y Salud Pública de Fisabio.

“La mama está compuesta básicamente de tejido adiposo y tejido fibroglandular; la densidad es la proporción de este último en relación con el tamaño de la mama. Nuestro software cuantifica este valor, diferenciando el tejido denso del graso. Ofrece así una medida continua y mucho más objetiva que la que los médicos dan en la actualidad, basada en una inspección visual. Se trata, por tanto, de una nueva ayuda para el diagnóstico del cáncer de mama”, ha subrayado Rafael Llobet, investigador del Instituto Tecnológico de Informática (ITI) en la Universidad Politécnica de Valencia.

El software puede funcionar en modo automático y asistido. En este último caso, el usuario tiene la posibilidad de ajustar diferentes parámetros asociados al cálculo de la densidad. “Por el momento, la lectura asistida, realizada por un radiólogo experto, proporciona información de mayor calidad, pero la disponibilidad de lectura automática es de gran interés para obtener una primera valoración de la densidad en el procesamiento de un gran número de mamografías”, ha insistido Rafael Llobet.

Reconocimiento de formas, aprendizaje y visión por computador

DMScan incorpora técnicas de reconocimiento de formas, aprendizaje automático y visión por computador. Incluye además un modelo estadístico creado a partir de una base de datos de 650 mamografías que permite clasificar nuevas pruebas. “Estas imágenes las utilizamos para entrenar al sistema, como patrones de referencia, de forma que al introducir una nueva mamografía el sistema puede compararla con ese corpus y ayudar a clasificarla”, explica Rafael Llobet.

Además de su aplicación médica, DMScan es interesante, desde el punto de vista de la investigación, para estudios relacionados con la densidad de la mama a partir de grandes volúmenes de imágenes. “Por ejemplo, si se quisiera relacionar la densidad de la mama con un genotipo determinado”, ha precisado Rafael Llobet.