Análisis de textura en la detección de recurrencia de carcinoma escamocelular en cabeza y cuello.

Resumen

Objetivos: la posibilidad de predecir y detectar recurrencias de forma automatizada con imágenes médicas en pacientes afectos de carcinoma escamocelular de cabeza y cuello podría implicar un diagnóstico más precoz, evitando retrasos innecesarios en la evaluación del paciente y en las diversas intervenciones terapéuticas. Las técnicas de Inteligencia Artificial basadas en análisis de textura pueden, a este respecto, aportar mayor información y con mayor precisión que el análisis visual exclusivo por parte del radiólogo. Material y métodos: se realiza un análisis de textura sobre tejido tumoral en casos de recurrencia de carcinoma escamocelular con comprobación histológica. Todos los pacientes presentaban una reconstrucción quirúrgica debida a un carcinoma primario de cabeza y cuello. Como control se seleccionan pacientes con reconstrucciones por cirugía tumoral secundaria a carcinoma escamocelular, sin recurrencia demostrada en varios controles. Posteriormente se analizan los datos con métodos de Machine Learning para establecer diferencias entre ambos grupos. Resultados: el tejido tumoral en la recurrencia presenta una mayor densidad media que los cambios postratamiento, así como menor desviación estándar y valores de asimetría y curtosis más extremos. Estos datos posibilitan una detección automatizada con procedimientos de Inteligencia Artificial. Conclusión: el análisis de textura puede ser de utilidad en la detección de recurrencias de carcinoma escamocelular en cabeza y cuello. Su aplicación clínica podría mejorar el diagnóstico de dichas recurrencias, mejorando el manejo del paciente.