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DOI: 10.1055/s-0037-1607564
Predicción histológica de los polipos de colon mediante visión por computador: Resultados preliminares
Authors
Publication History
Publication Date:
26 October 2017 (online)
Introducción:
La clasificación de Kudo permite realizar una predicción de la histología de los pólipos de colon. Sin embargo, requiere de la utilización de endoscopios de alta definición (HD) y cromoendoscopia.
Objetivo:
Evaluar la precisión diagnóstica de un nuevo sistema por computador para obtener una clasificación histológica automática de los pólipos de colon.
Material y métodos:
Las diversas texturas de la superficie del pólipo se identifican como regiones brillantes y se caracterizan según su forma en tubulares y circulares. Hemos utilizado imágenes de pólipos obtenidas con HD (Olympus CIF-H190 y CIF-H180) y luz blanca. Se ha realizado una métrica de la tubularidad media de forma que las estructuras circulares se asocian a valores bajos (no adenoma) y las tubulares a altos (adenoma) Se ha construido una curva ROC para seleccionar el valor umbral óptimo de tubularidad y se ha comparado la eficacia de nuestro sistema con el patrón oro (Anatomía Patológica).
Resultados:
Hemos analizado 51 pólipos: 38 (74,5%) adenomas y 13 (25,5%) no adenomas. El tamaño medio de los pólipos fue de 14 ± 13 mm (rango 1 – 40), con la siguiente morfología basada en la clasificación de París: 5 (9,8%) 0-Ip, 27 (52,9%) 0-Is y 19 (37,3%) 0-IIa. Los valores de tubularidad media fueron superiores para los Adenomas vs. No adenomas (19,5 ± 6,5 vs. 14,1 ± 6,3; p = 0,013). Con el valor obtenido en la curva ROC (13,14), el método automático relizó un diagnóstico histológico adecuado en 44 de 51 imágenes (86%) (tabla), con una sensibilidad, especificidad, VPP y VPN para el diagnóstico de adenoma del 95%, 61%, 88% y 80%, respectivamente.
| Histología (patrón oro) | ||||
| No adenoma | Adenoma | Total | ||
| Predicción automática | No adenoma | 8 | 2 | 10 | 
| Adenoma | 5 | 36 | 41 | |
| Total | 13 | 38 | 51 | |
Conclusión:
Un sistema de visión por computador basado en regiones brillantes en la imagen tiene una elevada precisión para la predicción histológica de los pólipos de colon.
 
     
      
    