[en] It is estimated that pancreatic cancer will become the second leading cause of cancer‐related deaths in Western countries by 2030 [11]. Pancreatic ductal adenocarcinoma is the most common type of pancreatic cancer, and also the most aggressive, with a particularly severe medical prognosis due to the absence of specific symptoms in its early stages, resulting in 80‐85 percent of patients being diagnosed at advanced stages [92]. For some years now, artificial intelligence (AI) has been showing as a valuable tool for health pro‐ fessionals when it comes to the early diagnosis of cancer, and increasingly, studies are focusing on the use of this new technology focusing on medical images. This is why this work aims to implement and validate a new methodology based on a deep learning model that is capable of performing ac‐ curate segmentation of the pancreas, as this is the basis for making possible a precise diagnosis of any pathology in the organ in question. Based on the PANORAMA Grand Challenge dataset, and with the support of the computational re‐ sources of the company SYCAI Medical, this work will implement and optimize an algorithm based on convolutional neural network (CNN) architectures for precise three‐dimensional segmentation of the pancreas. The main objective is to drive thorough research in the current field and propose our own methodology with incorporated improvements that optimize performance and reduce the computational cost of 3D‐CNN architectures for this specific application.

[es] Se estima que el cáncer de páncreas se convertirá en la segunda causa principal de las muertes debidas al cáncer en los países occidentales para el año 2030 [11]. El adenocarcinoma ductal pan‐ creático es el tipo de cáncer pancreático más común, y también el más agresivo, con un pronóstico médico particularmente severo debido a la ausencia de síntomas específicos en sus etapas iniciales, lo que hace que el 80‐85 por ciento de los pacientes sean diagnosticados en etapas avanzadas [92]. Hace ya unos años que la inteligencia artificial (IA) empieza a mostrarse como una herramienta de gran utilidad para los profesionales sanitarios a la hora de efectuar un diagnóstico del cáncer en eta‐ pas tempranas y, cada vez más, los estudios se centran en el uso de esta nueva tecnología focalizada en imágenes médicas. Es por ello que este trabajo tiene como objetivo implementar y validar una nueva metodología basada en un modelo de aprendizaje profundo que sea capaz de efectuar una segmentación precisa del páncreas, ya que es la base para hacer posible un diagnóstico preciso de cualquier patología en el órgano en cuestión. Basado en la base de datos del PANORAMA Grand Challenge, y con el apoyo de los recursos com‐ putacionales de la empresa SYCAI Medical, este trabajo implementará y optimizará un algoritmo basado en redes neuronales convolucionales (CNN) para una segmentación precisa del páncreas en tres dimensiones. El objetivo principal es impulsar una investigación exhaustiva en el campo actual y proponer una metodología propia con mejoras incorporadas que optimicen el rendimiento y reduz‐ can el costo computacional de las arquitecturas 3D‐CNN para esta aplicación específica.