Estimación automática de la variabilidad en la delineación de la próstata en imágenes de resonancia magnética

Abstract

El propósito de esta investigación es crear un algoritmo capaz de proveer una estimación de incertidumbre (valores probabilísticos, áreas de variabilidad, etc.) de la estructura anatómica de la próstata sobre la segmen- tación de imágenes de resonancia magnética. Específicamente, el algoritmo será comparado con las incerti- dumbres dadas por expertos las cuales son atribuibles a la delineación manual. Se utilizará una base de datos constituida por 48 casos de estudio con 2 tareas y 6 segmentaciones por tarea, realizados por expertos para la cuantificación de la variabilidad interobservador. El algoritmo será creado usando Python como herramienta de programación. Las predicciones y las anotaciones hechas por expertos, considerados como datos reales, se compararán con las anotaciones predefinidas y al cálculo de la superposición volumétrica de los volúme- nes binarios resultantes mediante el índice Sorensen-Dice. Como resultado, se espera lograr la segmentación automática de próstata en imágenes de resonancia magnética mediante técnicas de aprendizaje profundo y estimar la variabilidad interobservador en la delineación manual de la próstata hecha por expertos en imágenes de resonancia magnética.