Aportaciones del Análisis de Imagen en el Estudio del Carcinoma de Recto Mediante Imágenes de Resonancia Magnética

Abstract

Uno de los criterios clave en la decisión sobre el tratamiento del cáncer de recto en un paciente determinado es la predicción de la afectación ganglionar, que condiciona también el pronóstico y la necesidad de tratamiento neoadyuvante previo a la cirugía. Para ayudar la tarea de estadificación (TNM), hemos desarrollado una serie de algoritmos que llevan a cabo un proceso de segmentación, análisis y clasificación, ayudando a la predicción de la afectación ganglionar local. Estos algoritmos han sido incorporados en una herramienta de apoyo a la decisión cuya finalidad es facilitar la labor de los radiólogos a la hora de diagnosticar a un paciente con afectación ganglionar tumoral (estadificación cTNM) y, por tanto, ayudar a identificar ganglios que habitualmente pasarían desapercibidos, así como disminuir el número de falsos positivos para disminuir la agresividad de los tratamientos sin aumentar las recidivas entre los pacientes tratados. La literatura asociada a esta patología se centra, principalmente, en la comparación de imágenes MRI con hallazgos histopatológicos; de esta manera, en cierto modo, el objetivo de este proyecto no era tanto conseguir resultados finales satisfactorios, sino también comprobar la naturaleza del problema y establecer las bases de aplicación de la ingeniería biomédica para iniciar una línea de investigación viable asociada a esta patología. Adicionalmente, se han realizado pruebas para la aplicación de algoritmos para el estudio de otras estructuras del mesorrecto importantes en la estadificación y pronóstico del paciente con cáncer de recto.