Desarrollo de sistemas inteligentes para clasificación y diagnóstico en medicina

Resumen

Este trabajo se centra en el desarrollo de esquemas de diagnóstico automático y flexible. Para ello se exploran distintas alternativas capaces de utilizar eficientemente la información de un grupo de casos "etiquetados" para el diagnóstico de otros casos nuevos. Este tipo de herramientas de diagnóstico pueden servir para diversas patologías. En este trabajo prestan el desarrollo de un sistema automático de diagnóstico de patologías de piel basado en procesamiento de imágenes. El trabajo utiliza imágenes de fluoroscopia (que contienen información de la dermis profunda) de pacientes con diversas patologías. En esta tesis se realiza un estudio de diferentes parámetros extraídos mediante procesamiento de imágenes y se evalúa la importancia de las distintas características para el problema de diagnóstico de cáncer de piel. Para ello, en vez de acometer un estudio estadístico convencional buscando correlaciones y grados de significancia entre las características concretas, se desarrolla un sistema de clasificación automático modular (basado en K-vecinas mas cercanas, red neuronales y nuera-difusa) y se optimiza con esquemas de búsqueda combinatoria (método hacia delante y método hacia atrás) y algoritmos genéticos (búsqueda multi-camino). De esta forma avanzamos un paso más allá del simple estudio de significancia de las características extraídas diseñando un sistema de diagnóstico automático de cáncer de piel basado en imágenes de fluoroscopia. Además, el sistema de clasificación y su esquema de optimización son generales y constituyen una aplicación biomédica de diagnóstico que puede ser aplicada a otras patologías.