Resumen:
Para determinar el grado de diferenciación del adenocarcinoma de próstata, el sistema más ampliamente aceptado es el Gleason. Este sistema asigna un grado Gleason del 1 al 5, de mayor a menor diferenciación, basado en el parecido de las células cancerosas al tejido normal prostático [1].
En este trabajo se diseña e implementa un sistema asistido de visión artificial con el objetivo de que pueda ser una herramienta de apoyo en el diagnóstico del grado de diferenciación que presenta el adenocarcinoma de próstata usando el sistema de graduación Gleason.
La visión artificial, también conocida como visión por computador consiste en algoritmos que permiten a un ordenador reconocer características ya sean de color, de forma, de morfología o de textura que se presentan en imágenes o videos, con el fin de emular la percepción visual humana sobre dicha escena.
Para el desarrollo de este sistema fueron empleadas biopsias de próstata proporcionadas por el laboratorio de patología del Hospital Universitario San José, estas son preparadas y teñidas con hematoxilina-eosina, luego llevadas a la unidad de microscopia electrónica de la Universidad del Cauca, para su análisis se utilizó el microscopio óptico Nikkon eclippse 80i, que tiene acoplada una cámara CCD permitiendo la toma de imágenes microscópicas a las que posteriormente se aplican algoritmos de visión artificial para la mejora de detalles, comenzando por el preprocesamiento de la imagen, para la adecuación del contraste y eliminación de ruido, luego la extracción de características como el color, estructuras morfológicas y texturales, a partir de estas se entrenaron clasificadores y se hicieron análisis de similitud entre imágenes que brindaron información sobre el grado de diferenciación del adenocarcinoma de próstata.
El sistema es alimentado por una base de datos con un banco de imágenes de biopsias prostáticas graduadas por un patólogo según el sistema Gleason, estas le sirven de referencia al sistema para poder asignar el grado Gleason de una imagen de consulta clasificando y comparando con imágenes similares en dicha base de datos.
