[ca] El càncer de còlon és la quarta causa més comuna de mort per càncer en el món, havent al voltant de 143.460 nous casos el 2012, segons dades de l'American Cancer Society. La taxa de mortalitat d'aquest càncer depèn de l'etapa en què sigui detectat, decreixent des de taxes majors del 95% en les primeres etapes a taxes inferiors al 35% en les etapes quarta i cinquena, la qual cosa demostra la necessitat d'una exploració preco¸c del còlon. Durant l'exploració, el metge busca creixements adenomatosos, que es coneixen sota el nom de pòlips, per tal d'esbrinar el seu nivell de desenvolupament. Hi ha diverses tècniques per a l'exloració del còlon, però la colonoscòpia és considerada encara avui com estàndard de facto, encara que presenta alguns inconvenients com una elevada taxa de errors. La nostra contribució està enquadrada dins del camp de sistemes intel·ligents per a la colonoscòpia [13] i té com a objectiu el desenvolupament de mètodes de localització i segmentació de pòlips basant-se en models d'aparen¸ca. Definim la localització de pòlips com el mètode pel qual donada una imatge d'entrada es proporciona com a sortida una altra imatge on es assenyalen les àrees de la imatge on és més probable trobar un pòlip. Per altra banda, la segmentació té com a objectiu definir la regió concreta de la imatge on es troba el pòlip. Per tal de desenvolupar ambdós mètodes s'ha comen¸cat desenvolupant un model d'aparen¸ca per a pòlips, el qual defineix un pòlip com una estructura limitada per valls en la imatge de escala de gris. La novetat de la nostra contribució rau en el fet que incloem en el nostre model altres elements de l'escena endoluminal, com els reflexos especulars o els gots sanguinis, que demostren tenir un impacte en el rendiment global dels nostres mètodes i en elements derivats del procés de formació de la imatge com l'interlacing. Tenint això en compte, definim una imatge de profunditat de valls que integra la sortida del detector de valls amb un gradient morfològic, afegint-hi els altres elements de l'escena endoluminal. Per desenvolupar el nostre mètode de localització de pòlips capturem la informació de la imatge de profunditat de valls amb la finalitat de crear mapes d'energia. Per obtenir la segmentació del pòlip també fem servir aquests mapes de energia per guiar el procés. Els nostres mètodes arriben resultats prometedors tant en localització com a segmentació de pòlips. Per a validar la metodologia emprada, presentem un experiment que compara el nostre mètode amb observacions fetes per metges obtingudes mitjan ¸cant un dispositiu de eye-tracking. Els resultats mostren que el rendiment de la contribució d'aquesta Tesi és comparable a l'obtingut a partir de les observacions dels metges, la qual cosa indica el potencial de la nostra proposta en futurs sistemes intel·ligents de colonoscòpia.

[es] El cáncer de colon es la cuarta causa más común de muerte por cáncer en el mundo, presentando alrededor de 143.460 nuevos casos en 2012, según datos estimados por la American Cancer Society. La tasa de mortalidad del cancer de colon depende de la etapa en que éste es detectado, decreciendo desde tasas mayores del 95% en las primeras etapas a tasas inferiores al 35% en las etapas cuarta y quinta, lo cual es muestra de la necesidad de una exploración temprana del colon. Durante la exploración el médico busca crecimientos adenomatosos que se conocen bajo el nombre de pólipos, con el fin de averiguar su nivel de desarrollo. Existen varias técnicas para la exloración del colon pero la colonoscopia está considerada aún hoy en d´ıa como estandar de facto, aunque presenta algunos inconvenientes como la tasa de fallos. Nuestra contribución, encuadrada dentro del campo de sistemas inteligentes para la colonoscopia, tiene como objetivo el desarrollo de métodos de localización y segmentación de pólipos basándose en un model de apariencia para los pólipos. Definimos localización de pólipos como el método por el cual dada una imagen de entrada se proporciona como salida donde se se˜nalan las áreas de la imagen donde es más probable encontrar un pólipo. La segmentación de pólipos tiene como objetivo definir la región concreta de la imagen donde está el pólipo. Con el fin de desarrollar ambos métodos se ha comenzado desarrollando un modelo de apariencia para pólipos, el cual define un pólipo como una estructura limitada por valles en la imagen de escala de gris. Lo novedoso de nuestra contribución radica en el hecho de que incluimos en nuestro modelo otros elementos de la escena endoluminal tales como los reflejos especulares o los vasos sangu´ıneos que tienen un impacto en el rendimiento global de nuestros métodos as´ı como elementos derivados del proceso de formación de la imagen, como el interlacing. Teniendo esto en cuenta definimos nuestra imagen de profundidad de valles que integra la salida del detector de valles con el gradiente morfológico, a˜nadiendo asimismo la presencia de los ya mencionados otros elementos de la escena endoluminal. Para desarrollar nuestro método de localización de pólipos acumulamos la información que la imagen de profundidad de valles proporciona con el fin de crear mapas de energ´ıa. Para obtener la segmentación del pólipo también usamos información de los mapas de energ´ıa para guiar el proceso. Nuestros métodos alcanzan resultados prometedores tanto en localización como en segmentación de pólipos. Con el fin de valdiar nuestros métodos presentamos también un experimento que compara nuestro método con las observaciones de los médicos, obtenidas mediante un dispositivo eye-tracker. Los resultados muestran que nuestros m´etodos son cercanos a las observaciones de los médicos, lo cual indica el potencial de los mismos de cara a ser incluidos en futuros sistemas inteligentes para la colonoscopia.