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Vol. 43. Núm. 4.
Páginas 222-232 (Abril 2020)
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Vol. 43. Núm. 4.
Páginas 222-232 (Abril 2020)
Revisión
DOI: 10.1016/j.gastrohep.2019.11.004
Revisión de métodos computacionales de detección y clasificación de pólipos en imagen de colonoscopia
Review of computational methods for the detection and classification of polyps in colonoscopy imaging
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Cristina Sánchez-Montesa, Jorge Bernalb, Ana García-Rodríguezc, Henry Córdovac,d, Gloria Fernández-Esparrachc,d,
Autor para correspondencia
mgfernan@clinic.cat

Autor para correspondencia.
a Unidad de Endoscopia Digestiva, Hospital Universitari i Politècnic La Fe, Grupo de Investigación de Endoscopia Digestiva, IIS La Fe, Valencia, España
b Centro de Visión por Computador, Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad Autónoma de Barcelona, Barcelona, España
c Unidad de Endoscopia, Servicio de Gastroenterología, Hospital Clínic, IDIBAPS, CIBEREHD, Universidad de Barcelona, Barcelona, España
d IDIBAPS, CIBEREHD, Barcelona, España
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Tabla 1. Estudios de predicción histológica computacional de pólipos colorrectales basados en análisis de imagen
Tabla 2. Principales características y aplicaciones de las bases de datos disponibles para el análisis de imágenes de colonoscopia
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Resumen

El diagnóstico asistido por computador (DAC) constituye una herramienta con gran potencial para ayudar a los endoscopistas en las tareas de detección y clasificación histológica de los pólipos colorrectales. En los últimos años se han descrito diferentes tecnologías y ha aumentado la evidencia sobre su potencial utilidad, lo que ha generado grandes expectativas en las sociedades científicas. Sin embargo, la mayoría de estos trabajos son retrospectivos y utilizan imágenes de diferente calidad y características que son analizadas off-line. En esta revisión se pretende familiarizar a los gastroenterólogos con los métodos computacionales y las particularidades de la imagen endoscópica con impacto en el análisis del procesamiento de imágenes. Finalmente, se exponen las bases de datos de imágenes disponibles de forma pública que son necesarias para poder comparar y confirmar los resultados obtenidos con diferentes métodos.

Palabras clave:
Pólipo de colon
Colonoscopia
Diagnóstico asistido por computador
Detección de pólipos
Predicción histológica
Machine learning
Inteligencia artificial
Abstract

Computer-aided diagnosis (CAD) is a tool with great potential to help endoscopists in the tasks of detecting and histologically classifying colorectal polyps. In recent years, different technologies have been described and their potential utility has been increasingly evidenced, which has generated great expectations among scientific societies. However, most of these works are retrospective and use images of different quality and characteristics which are analysed off line. This review aims to familiarise gastroenterologists with computational methods and the particularities of endoscopic imaging, which have an impact on image processing analysis. Finally, the publicly available image databases, needed to compare and confirm the results obtained with different methods, are presented.

Keywords:
Colon polyp
Colonoscopy
Computer-aided diagnosis
Polyp detection
Histological prediction
Machine learning
Artificial intelligence

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