Los algoritmos de IA delinean e identifican tumores en imágenes médicas de diversas partes del cuerpo y modalidades de imagen.La segmentación de tumores es una tarea específica en el análisis de imágenes médicas donde los algoritmos de IA delinean los límites exactos de los tumores en imágenes médicas. Esto es crucial para la planificación del tratamiento, como la radioterapia, donde los médicos necesitan apuntar al tumor con precisión mientras preservan el tejido sano. La segmentación puede realizarse en diversas modalidades de imagen, incluyendo resonancia magnética, tomografía computarizada y ultrasonido, y en diferentes partes del cuerpo como el cerebro, la próstata o el seno.
Los métodos iniciales de segmentación dependían del trazado manual o de técnicas clásicas de procesamiento de imágenes como el umbralizado y el crecimiento de regiones. La introducción de las redes totalmente convolucionales alrededor de 2015 revolucionó el campo, permitiendo una segmentación automática y más precisa.
Los modelos de segmentación, a menudo basados en arquitecturas U-Net, toman una imagen como entrada y producen una máscara píxel a píxel que etiqueta cada píxel como tumor o no tumor. La red se entrena con imágenes donde los límites del tumor han sido anotados manualmente por expertos. Mediante el entrenamiento, el modelo aprende a reconocer las características visuales de los bordes tumorales, como formas irregulares, contrastes de intensidad y diferencias de textura. Los modelos avanzados también pueden incorporar contexto espacial de volúmenes 3D, mejorando la precisión.
La segmentación de tumores se utiliza en la planificación de radioterapia, la navegación quirúrgica y el seguimiento del crecimiento tumoral a lo largo del tiempo, como se observa en estudios sobre cáncer de próstata y glioblastoma.
Algunos algoritmos de segmentación pueden trabajar con imágenes 'sin lente', reconstruyendo las formas de los tumores a partir de sombras en una sola imagen, como se ha demostrado para la detección del cáncer de seno.


















