[en] Lung cancer is one of the most diagnosed cancers among men and women. Actually, lung cancer accounts for 13% of the total cases with a 5-year global survival rate in patients. Although Early detection increases survival rate from 38% to 67%, accurate diagnosis remains a challenge. Pathological confirmation requires extracting a sample of the lesion tissue for its biopsy. The preferred procedure for tissue biopsy is called bronchoscopy. A bronchoscopy is an endoscopic technique for the internal exploration of airways which facilitates the performance of minimal invasive interventions with low risk for the patient. Recent advances in bronchoscopic devices have increased their use for minimal invasive diagnostic and intervention procedures, like lung cancer biopsy sampling. Despite the improvement in bronchoscopic device quality, there is a lack of intelligent computational systems for supporting in-vivo clinical decision during examinations. Existing technologies fail to accurately reach the lesion due to several aspects at intervention off-line planning and poor intra-operative guidance at exploration time. Existing guiding systems radiate patients and clinical staff, might be expensive and achieve a suboptimlal 70% of yield boost. Diagnostic yield could be improved reducing radiation and costs by developing intevention support systems able to guide the bronchoscope to the lesion. The goal of this thesis is to develop an image-based navigation system for intra-operative guidance of bronchoscopists to a target lesion across a path previously planned on a CT-scan. We propose a 3D navigation system which uses the anatomy of video bronchoscopy frames to locate the bronchoscope within the airways. Once the bronchoscope is located, our navigation system is able to indicate the bifurcation which needs to be followed to reach the lesion. In order to facilitate an off-line validation as realistic as possible, we also present two methods for augmenting simulated virtual bronchoscopies with the appearance of intra-operative videos. Experiments performed on augmented and intra-operative videos, proves that our algorithm can be speeded up for an on-line implementation in the operating room.

[es] El cáncer de pulmón es uno de los canceres más diagnosticados entre hombres y mujeres. De hecho, el 13% del total de casos con una tasa de supervivencia de 5 años son de cáncer de pulmón. Aunque la detección precoz incrementa la tasa de supervivencia del 38% al 67%, un diagnostico acertado aun es un reto. Para una confirmación patológica se requiere de la extracción de una muestra de tejido para su biopsia. El procedimiento preferido para la biopsias de tejido pulmonar se llama broncoscopia. Una broncoscopia es una técnica endoscópica para la exploración interna de las vías respiratorias que facilita la realización de intervenciones de bajo riesgo para el paciente. Avances recientes en broncoscopios han incrementado su uso en diagnósticos minimamente invasivos e intervenciones como en la extracción de muestras de tejido. A pesar de estos avances, hy una falta de sistemas inteligentes que ayuden decisiones clínicas in-vivo durante los procedimientos. Las tecnologías actuales fallan en alcanzar ciertas lesiones debido a algunos aspectos en la planificación off-line y a un mal guiado durante los procedimientos. Algunos sistemas de guiado ya existentes radian a pacientes y el equipo clínico, pueden ser muy caros y solo consiguen un incremento de la eficiencia de hasta el 70%. La eficiencia del diagnostico podría mejorarse reduciendo la radiación y costes de la intervención desarrollando sistemas de soporte capaces de guiar el broncoscopio hasta una determinada lesión. El objetivo de esta tesis es el de desarrollar un sistema de navegación para broncoscopias que permita alcanzar una lesión siguiendo un camino previamente calculado en un CT. Proponemos un sistema de navegación que usa información anatómica de imágenes de broncoscopias para localizar el broncoscopio dentro de las vías respiratorias. Una vez que el broncoscopio es localizado, nuestro sistema de navegación es capaz de indicar la bifurcación que se necesita atravesar para alcanzar una determinada lesión. Para facilitar una validación off-line tan realista como sea posible, también presentamos dos métodos para aumentar imágenes de broncosopias virtuales con apariencia real. Los experimentos realizados tanto en imágenes aumentadas como en broncoscopias reales demuestran que nuestro algoritmo puede acelerarse para ser usado dentro de un quirófano.