El desorden muscular se origina debido a problemas neurológicos (e.g Parkinson) o patologías físicas (e.g. distensión muscular); sin embargo, los diagnósticos clínicos actuales no brindan información protocolar y cuantitativa que permitan monitorear la enfermedad. La elastografía es una técnica no invasiva con enfoque cuantitativo que complementa el diagnóstico clínico. Específicamente, Crawling Waves Sonoelastography es una técnica basada en la estimación de ondas de corte (SWS, por sus siglas en inglés) por propagación mecánica la cual ha logrado resultados prometedores para la caracterización de tejidos; no obstante, los estimadores utilizados para el cálculo de la SWS (i.e. Phase Derivative, Autocorrelación-Hoyt) han reportado limitaciones relevantes como la sobre estimación en los bordes o la presencia de artefactos distribuidos en el mapa de elasticidad. Esto ha sido disminuido en gran medida por el estimador Regularized Wavelength Average Velocity Estimator (R-WAVE); sin embargo, no ha sido implementado y probado para una propagación desde la normal a la superficie del objeto de estudio. En este trabajo de investigación se presenta un análisis de dos estimadores de velocidad de onda de corte: Phase Derivative (PD) [1] y Regularized Wavelength Average Velocity Estimator (R-WAVE) [2] para una propagación normal del patrón de interferencias generado por dos fuentes de vibración. Finalmente, este documento concluye en un modelo de solución el cual contempla la realización de simulaciones de entornos homogéneos y heterogéneos (multicapa y con inclusión), la aplicación de los dos estimadores de velocidad de onda de corte en las simulaciones y en data adquirida de maniquíes experimentales y finalmente el estudio del desempeño del coeficiente de regularización del estimador R-WAVE.

La enfermedad del Alzheimer (AD) es un desorden neurodegenerativo incurable que afecta a millones de personas en el mundo. Lamentablemente, hasta el momento no se ha desarrollado un método de diagnóstico adecuado que confirme con total seguridad que una persona padece de este tipo de demencia. La formación de las placas Aβ es uno de los principales biomarcadores en esta patología que se manifiesta desde la fase preclínica de la enfermedad, antes de que ocurra la disfunción sináptica y el deterioro cognitivo en el paciente. La detección temprana de este biomarcador, a través de distintas técnicas de neuroimagen, ayudaría a encontrar un mejor tratamiento para frenar o disminuir el progreso del Alzheimer. Entre las diferentes técnicas de imagen no invasivas que se emplean se encuentran: la resonancia magnética de imagen y la tomografía de emisión de positrones. La tomografía de emisión de positrones (PET) es una de las técnicas más comunes en medicina y, además, es de gran utilidad para detectar la formación de placas Aβ en el paciente. Esta técnica emplea moléculas pequeñas marcadas con radioisótopos, denominados radiofármacos, que interactúan selectivamente con órganos o tejidos y liberan energía, la cual es detectada y transformada en una imagen tridimensional. Los radiofármacos que han sido más estudiados para el diagnóstico del Alzheimer poseen en su estructura radionúcleos de 11C, 18F o metales de transición. Estos últimos presentan ciertas ventajas frente a los otros radioisótopos; por ello, en los últimos años se han desarrollado y explorado distintos complejos de coordinación para la detección de las placas Aβ. El presente trabajo comienza con una breve introducción al AD, en la cual se describen la incidencia, la prevalencia, las fases clínicas, los síntomas característicos, los factores de riesgo y los prospectos de futuros tratamientos para esta enfermedad. Asimismo, en el siguiente capítulo se presentan algunas generalidades del sistema nervioso central, los biomarcadores más importantes de esta afección y la hipótesis de la cascada amiloide. En el último capítulo, se explican las diferentes técnicas de neuroimagen empleadas para detectar los biomarcadores presentes en el Alzheimer. Además, se describen los agentes de diagnóstico basados en los radioisótopos de 11C, 18F y metales de transición.

El cáncer al pulmón se ha convertido en una de las enfermedades con mayor incidencia a nivel mundial. Sin embargo, el análisis preventivo y detección de nódulos cancerígenos generalmente se realiza de forma manual por los radiólogos, lo cual ralentiza el proceso y genera posibles errores humanos. De esta manera, se han realizado diversas investigaciones sobre este problema utilizando Deep Learning como alternativa de solución para el análisis automático de tomografías. En este trabajo, se propone una aplicación y configuración de un modelo U- net, con bloques residuales y con regiones más rápidas para la detección de nódulos en tomografías computarizadas 3D. Los resultados obtenidos arrojan un FROC del 78 %, lo cual muestra que nuestra propuesta esta´ en el camino correcto, considerando las limitaciones de hardware en la que se ejecutó. / Tesis

El presente trabajo de tesis se efectúa en una empresa peruana que brinda servicios de diagnóstico por imágenes, con la finalidad de proponer mejoras que permitan incrementar la calidad del servicio al cliente. Dado que, la empresa tiene pocos años en el mercado y el contexto de pandemia ha incrementado significativamente el número de clientes, es vital organizar sus procesos en los dos servicios que se brindan. Los conceptos y herramientas que han sido utilizados para el fin anteriormente mencionado son: metodología Servqual, Mantenimiento productivo total, 5’S y evaluación de riesgos de seguridad y salud en el trabajo. Para el desarrollo de este trabajo, en primer lugar, se recogió información sobre el contexto actual de la empresa, tales como la descripción de los servicios brindados, la estructura organizacional y el proceso principal. También, se realizaron tres visitas para conocer las expectativas y percepciones de los clientes en cuanto al servicio que reciben. En segundo lugar, se identificaron los principales problemas de los servicios brindados y sus causas raíces. A partir de esto, se propusieron 2 mejoras utilizando las herramientas Lean Manufacturing que permitan reducirlos o eliminarlos. Finalmente, se realizó una evaluación económica que ha permitido conocer cuáles son los beneficios, en términos de dinero, que se lograrían con las mejoras propuestas. A partir de la evaluación se obtuvo un TIR de 27% y un VAN de 16 948.83 soles.

La elastografía abarca un grupo de técnicas no invasivas para la caracterización de tejidos como complemento al diagnóstico médico de diversas patologías. Una de estas técnicas es la Elastografía por Campo Reverberante (R-SWE, por sus siglas en inglés) que genera un campo reverberante acústico en el tejido de interés mediante múltiples fuentes de vibración, asumiendo una distribución isotrópica de ondas planas para facilitar el cálculo de la velocidad de onda de corte (SWS), la cual es proporcional a la elasticidad del medio. Su factibilidad ha sido validada para la caracterización de mamas, hígado, riñones, musculo y pie; sin embargo, el cálculo de la SWS ha sido comprobado mientras se verifique la uniformidad del campo. El modelo actual se basa en la umbralización del coeficiente de determinación R2 producto del ajuste de curva a la autocorrelación de la velocidad de partículas, no obstante, este es insuficiente como determinador y no analiza propiamente el concepto de uniformidad. En el presente trabajo, se presenta el estudio del fenómeno de uniformidad en un campo reverberante, mediante la extracción y análisis de estimadores estadísticos usados en campos reverberantes de ondas electromagnéticas con sus equivalencias en ondas mecánicas acústicas. Se propone un modelo identificación de campos reverberantes uniformes para la asistencia de la R-SWE, basado en clasificadores automáticos (Regresión Logística, LDA y SVM).

Existing computational pathology approaches did not allow, yet, the emergence of effective/efficient computer-aided tools used as a second opinion for pathologists in the daily practice. Focusing on the case of computer-based qualification for breast cancer diagnosis, the present article proposes two deep learning architectures to efficiently and effectively detect and classify mitosis in a histopathological tissue sample. The first method consisted of two parts, entailing a preprocessing of the digital histological image and a free-handcrafted-feature Convolutional Neural Network (CNN) used for binary classification. Results show that the methodology proposed can achieve 95% accuracy in testing with an F1-score of 94.35%, which is higher than the results from the literature using classical image processing techniques and also higher than the approaches using handcrafted features combined with CNNs. The second approach was an end-to-end methodology using semantic segmentation. Results showed that this algorithm can achieve an accuracy higher than 95% in testing and an average Dice index of 0.6 which is higher than the results from the literature using CNNs (0.9 F1-score). Additionally, due to the semantic properties of the deep learning approach, an end-to-end deep learning framework is viable to perform both tasks: detection and classification of mitosis. The results showed the potential of deep learning in the analysis of Whole Slide Images (WSI) and its integration to computer-aided systems. The extension of this work to whole slide images is also addressed in the last two chapters; as well as, some computational key points that are useful when constructing a computer-aided-system inspired by the described technology. / Trabajo de investigación

El isótopo de galio-68 ha tenido un gran aumento en investigaciones relacionadas a su uso en el diagnóstico por imágenes moleculares. Uno de los grandes factores a su favor es su uso en tomografía por emisión de positrones (PET), una técnica de imagen molecular que ha incrementado en popularidad debido a su superioridad en calidad de imagen frente otras técnicas. Por otro lado, las propiedades químicas y físicas del 68Ga son conocidas y favorables tanto para su uso en centros clínicos como para el desarrollo de nuevos radiofármacos. Estas propiedades son, por ejemplo, su química de coordinación sencilla y su tiempo de vida media favorable para las imágenes PET. Por otro lado, los generadores de 68Ge/68Ga han hecho posible la descentralización del 68Ga de manera que los centros de imagen ya no requieren un ciclotrón para su obtención. Estas características han propiciado que algunos radiofármacos de galio se hayan establecido como estándar para el diagnóstico de enfermedades como los tumores neuroendocrinos o el cáncer de próstata ya que muestran resultados superiores a otros radiofármacos. Otra área de interés para el desarrollo de nuevos radiofármacos de 68Ga es el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer y otras enfermedades neurodegenerativas. A diferencia del cáncer, aún no hay radiofármacos de 68Ga aprobados para el diagnóstico de esta enfermedad, pero existen múltiples propuestas de investigación con decenas de nuevos complejos siendo investigados cada año. / Trabajo de investigación

Quantitative ultrasound has been used in several modalities for different experiments such as simulated phantom, physical phantoms, ex vivo and in vivo tissues. The potential of the ultrasound techniques could be useful to complemented medical diagnosis. In this work, two quantitative ultrasound techniques are applied on in vivo experiments: crawling waves sonoelastography applied to bicep brachii and a regularized power law for backscattering and attenuation coefficient for ovary tumor. A crawling waves sonoelastography (CWS) method was applied using two mini-shakers making parallel contact (conventional setup) and normal contact with the surface in two phantoms (homogeneous and inhomogeneous) using the phase derivative algorithm to assess the performance of the normal excitation with well-know metrics such as error, coefficient of variation, signal-to noise ratio and contrast-to noise ratio. The results suggest that the normal excitation provides comparable stiffness estimation in homogeneous and inhomogeneous phantoms. For in vivo test, a bicep barchii from healthy volunteers were assess in two experiments: relaxed-contracted and with a range weight of load. The application of normal setup indicated that a measurement of the relative stiffness on bicep brachii can be realized. The results indicated that a using the incremental weight causes a increase on the stiffness of the bicep following a linear behavior. A regularized power law (RPL) method was implemented and testing with simulated phantoms using a combination of the possible variables of data block size and the regularized parameters of the three variables of the backscattering and attenuation coefficients. The results showed that is possible provide accurate and precise backscattering and attenuation coefficient in the same algorithm. Additionally, in vivo breast experiments was performed and compared with the literature obtaining comparable results. Finally, a tumor of patients with suspected ovarian cancer were assess. The results suggests that RPL method and in general provides reasonable depictions of the reflectivity and attenuation of interrogated media. / Tesis

El Alzheimer es una enfermedad neurodegenerativa que afecta a un gran número de personas alrededor del mundo, en su mayoría, adultos mayores de 65 años. Por lo general, los síntomas más característicos están relacionados al declive cognitivo del paciente y a la formación de agregados peptídicos β-amiloide (Aβ) distribuidos alrededor del cerebro. Hoy en día, existen distintas teorías que tratan de explicar el mecanismo de formación de los agregados y el inicio del proceso neurodegenerativo, sin embargo, no hay evidencia concreta que las valide en su totalidad. De igual manera, los tratamientos del Alzheimer están centrados en retrasar y aliviar los síntomas de la enfermedad mas no en curarla, por ello, es muy importante diagnosticar la enfermedad en una etapa prematura, para así detener el daño neurodegenerativo lo antes posible. Los métodos de diagnóstico por imagen permiten la identificación de distintas patologías, y en el caso del Alzheimer, muchos métodos de diagnóstico se basan en generar imágenes cerebrales que permitan determinar la cantidad de agregados β-amiloides presentes en el cerebro. Las tres principales técnicas usadas son la tomografía por emisión de positrones (PET), la imagen por resonancia magnética (MRI) y la tomografía computarizada por emisión de fotón único (SPECT). Entre todas, la técnica PET es la más ampliamente utilizada en el diagnóstico del Alzheimer para la identificación de agregados Aβ. Esta técnica hace uso de agentes de contraste, los cuales permiten mejorar la calidad de la imagen adquirida. Los agentes de contraste PET, comúnmente utilizados en el diagnóstico del Alzheimer, son radiofármacos marcados con los radioisótopos 11C y 18F, que, si bien permiten el diagnóstico de la enfermedad, también presentan desventajas relacionadas a su corto tiempo de vida media. Por ello, existen distintos proyectos que intentan implementar el uso de radionúcleos metálicos como alternativa extra, ya que muchos de estos tienen tiempos de vida media mayores al 11C y 18F, así como también otras características útiles para la síntesis de radiofármacos de diagnóstico. El presente trabajo, tiene como objetivo presentar a los distintos agentes de contraste metálicos en exploración para su uso en las técnicas de imagen de MRI, SPECT y PET, haciendo un énfasis especial en los complejos de 64Cu diseñados para su empleo en PET.

El presente proyecto de investigación propone el desarrollo e implementación de un software, con acceso remoto vía web, orientado a mejorar la calidad del diagnóstico de las pruebas de Papanicolau, utilizando algoritmos computacionales de procesamiento digital de imágenes. En otras palabras, el objetivo es asistir al profesional citopatólogo para facilitar su lectura manual de una muestra citológica, proveyendo todas las facilidades de uso de la imagen digitalizada, con el fin de realizar un tamizaje de cáncer de cervix adecuado y de alta calidad. De esta manera, se propone almacenar imágenes adquiridas con equipos del hospital, pertenecientes a dicha prueba en una base de datos. Luego, se desarrollará una aplicación en lenguaje C#, que permita procesar las imágenes, y una aplicación web, que esté dedicada al manejo de la información en la base de datos. El algoritmo desarrollado consta de un preprocesamiento, en el cual se filtra la imagen y se obtienen los puntos a analizar que no pertenecen al fondo de la imagen. Luego, se procede a identificar los núcleos celulares, con análisis punto por punto, mediante umbrales adaptivos y derivadas locales. Por último, se procede a clasificar las células identificadas, mediante umbrales de tamaño y su distribución espacial. Para la validación de los resultados, se procesaron 9 muestras pertenecientes a 9 pacientes diferentes, de las cuales se obtuvieron 54 imágenes médicas con un total promedio de 765 células en ellas. Dichas imágenes fueron analizadas por separado por 4 médicos anátomo patólogos, para luego comparar los resultados con los obtenidos por el software. Finalmente, el método desarrollado tiene una efectividad para identificar células del 92.3%. En cuanto a la clasificación, se logró una sensibilidad del 73% y una especificidad del 96.7%, las cuales son óptimas en comparación a las de la prueba de Papanicolaou convencional.