Detección de cáncer de próstata en imagen médica mediante Deep Learning

Abstract

Este trabajo de fin de grado propone un método de apoyo al diagnóstico de cáncer de próstata a partir de imágenes de resonancia magnética (RM) multiparamétrica. Para ello se plantea un sistema en el cual se pre-procesan dichas imágenes y hace uso de redes neuronales para detectar y localizar el posible cáncer. Se obtiene como resultado la ubicación del cáncer en el espacio ocupado por la próstata y la significancia de la posible anomalía encontrada. Con estos resultados se pretende facilitar la tarea de los radiólogos y permitir que el método de detección por resonancia magnética sea menos costoso y logrando así sustituir a otros métodos mas invasivos y con menos especificidad como las biopsias transrectales.

This final degree project proposes a method that can support the diagnose of prostate cancer using multiparametric magnetic resonance imaging (MRI). For this, a system is proposed in which these images are pre-processed and making use of neural networks it is able detect and locate the possible cancer tumour. The result is the location of the cancer in the space occupied by the prostate and the significance of the possible anomaly found. These results are intended to facilitate the task of radiologists and allow the magnetic resonance detection method to be less expensive, thus succeeding in replacing other more invasive and less specific methods such as transrectal biopsies.