[ca] Els aventatges recents en les òptiques dels dispositius endoscopis han fet que hi hagi un creixement en el seu us per a diagnostics i intervencions no ivasives. Dins de tots els procediments endoscopics (els cuals s'incloeix l'exploració dels organs interns del pacient des de el nas al anus), la broncoscopia es un dels mes freqüents amb 261 millions d'intervencions a l'any. Encara que el seu us s'exten per per la majoria de les cliniques presenta alguns problemes o inconvenients com per exemple el més important de tots: el mesurament de forma visual de les estructures anotòmiques. Una de les intervencions més bàsiques implica l'obtenció del percentatge d'obtrucció anomenat estenosis. Enrrors en aquesta mesura tenen un impacte directe al tractament del pacient, per tant, un mesurament objectiu de les estenosis traqueals en videos de broncoscòpia constituiria una roptura en la utilització d'aquesta tècnica no invasiva i una reducció en el cost de les operacions per la sanitat pública per un decreixement en les operacions repetides per mesuraments visuals errornis. El càlcul del grau d'estenosis esta basat en la comparació de la regió delimitada per líarea luminal (en un frame patològic) amb la regió delimitada per el primer anell visible de referència (en un frame sa). Per aconseguir tenir una bona delimitació d'aquestes regions, una bona definició de les estructures traqueals (anells i lumen) es necessària. En aquesta tesis proposem una estrategia paramètrica per a l'extracció de les estructures traqueals necessaries per al càlcul de l'estenosis. Per assegurar una aplicabilitat del sistema presentem un protocol estadístic per seleccionar els paràmetres més òptims. Els experiments demostren que el nostre mètode està dins de la variabilitat dels metges, per tant el rendiment es comparable a un metge amb la particularitat que el temps de computació permet una implementació on-line en el moment del diagnòstic.

[en] Recent advances in the optics of endoscopic devices have increased their use for minimal invasive diagnostic and intervention procedures. Among all endoscopic procedures (which include exploration of patient internal organs from mouth to anus), bronchoscopy is one of the most frequents with around 261 millions of procedures per year. Although the use of bronchoscopy is spread among clinical facilities it presents some drawbacks, being the visual inspection for the acquisition and assessment of anatomical measurements the most prevalent of them. One of the basic interventions implies to obtain the percentage of airway obstruction, which is known as stenosis. Errors in this measurement have a direct impact in the treatment the patient will be prescribed. Therefore an objective computation of tracheal stenosis in bronchoscopy videos would constitute a breakthrough for this non-invasive technique and a reduction in operation cost for the public health service due to the decrease in interventions because of bad visual measurements. The calculation of the degree of stenosis is based on the comparison of the region delimited by the lumen in an obstructed frame and the region delimited by the first visible ring in a healthy frame. In order to obtain a good delimitation of these regions a reliable characterization of the needed tracheal structures: rings and luminal area is needed. We propose in this thesis a parametric strategy for the extraction of lumen and tracheal rings regions based on models of their geometry and appearance that guide a deformable model. In order to ensure a systematic applicability we present a statistical framework to select the optimal parameters of our method. We have validated our method in two ways: accuracy of the anatomical structures extraction and comparison of the performance of our automatic method over manually annotated stenosis. Experiments report results within inter-observer variability for both quality metrics. The performance of our method is comparable to the one provided by clinicians and its computation time allows for a on-line implementation in the operating room.