Estudo de algoritmos para detectar pólipos em vídeo de endo-cápsula

Abstract

A cápsula endoscópica está disponível para diagnóstico desde 2001, altura em que recebeu a aprovação da Food Drug and Administration (FDA) e a certificação CE. A sua utilização está a crescer criando um novo mercado para ferramentas tecnológicas de detecção automática de eventos, de forma a diminuir a necessidade de visualização do exame completo por parte dos médicos. O primeiro objectivo a extrair deste trabalho foi o desenvolvimento de uma ferramenta de software de catalogação de imagem de cápsula endoscópica para obter um conjunto de dados bem anotado para ajudar no desenvolvimento de algoritmos computacionais de ajuda ao diagnóstico automático. Um segundo objectivo deste trabalho foi a validação de duas metodologias de análise de textura aplicadas com o intuito de detectar eventos em vídeo endoscópico. Os resultados obtidos demonstram a dificuldade de utilização de tais meios para a detecção dos referidos eventos em vídeo de cápsula endoscópica.

ABSTRACT: The endoscopic capsule is available for medical use since 2001, when FDA and CE gave their approval as means to diagnose gastrointestinal diseases. Its exponential use is creating a new market for computational tools that can detect events automatically. Therefore aiding doctors on diagnosing exams. The main goal of this work was the creation of a software tool for catalog images from endoscopic capsule video, obtaining a well annotated dataset for aiding the development of computer aided diagnosis algorithms. The next objective was the validation of two methodologies of image texture analysis applied and implemented to detect abnormal events on endoscopic video. The results had shown the difficulty of such means to detect those events using endoscopic capsule video.