Un paradigma adaptativo para la detección asistida por computadora de pólipos coloniales

La mayoría de los esfuerzos previos en el desarrollo de la detección asistida por computadora (CADe) de pólipos coloniales aplican medidas o parámetros similares para detectar pólipos sin importar su ubicación, bajo la suposición implícita de que todos los pólipos residen en un entorno local similar, por ejemplo, en una pared colónica relativamente plana. En realidad, esta suposición implícita es frecuentemente inválida, porque los pliegues haustrales pueden tener un entorno local muy diferente al de la pared colónica relativamente plana. Conjeturamos que esta suposición puede ser una de las principales causas de la omisión en la detección de pólipos, especialmente los pólipos pequeños (<10 mm de tamaño lineal) ubicados en los pliegues haustrales. En este documento, tomamos el concepto de adaptabilidad y presentamos un paradigma adaptativo para CADe de pólipos coloniales. Primero, descomponemos la complicada estructura del colon en dos subestructuras simplificadas, cada una de las cuales tiene propiedades similares, de (1) pared colónica relativamente plana y (2) pliegues haustrales en forma de cresta. Luego desarrollamos descripciones del entorno local para reflejar de manera adaptativa cada una de estas dos subestructuras simplificadas. Para mostrar el impacto de la adaptabilidad de las descripciones del entorno local en la tarea de detección de pólipos, nos centramos en las medidas geométricas locales de los datos de volumen tanto para la detección de candidatos iniciales a pólipos (IPCs) como para la reducción de falsos positivos (FPs) en el grupo de IPC. El resultado experimental utilizando las medidas geométricas locales es muy impresionante, de modo que no solo se detectan los pólipos pequeños que se habían omitido anteriormente en los pliegues, sino que también se retienen los pólipos pequeños que fueron eliminados erróneamente en la reducción de FPs. Se espera que este paradigma adaptativo tenga un gran impacto en la detección de pólipos pequeños, en la medición de sus volúmenes y cambios de volumen con el tiempo, y en la optimización de su plan de manejo.