Tema: Transformación digital en salud y calidad de vida

La cisticercosis humana es una parasitosis causada por el cisticerco de la Taenia solium. Se presenta generalmente en regiones de bajo desarrollo socioeconómico y es principalmente endémica en Latinoamérica. El cisticerco es una forma intermedia o larvaria en el desarrollo de este parasito, antes de convertirse en el gusano adulto o solitaria. Puesto que el humano es el único huésped definitivo natural de la Taenia solium, la prevalencia de la cisticercosis depende exclusivamente del vínculo que el hombre establece con los animales y en particular con el cerdo (principal huésped intermediario).

Este parasito tiene gran capacidad de invasión de tejidos como el musculo esquelético, tejido Celular Subcutáneo y musculo cardiaco. Sin embargo, la localización que genera mayores complicaciones, letalidad y secuelas es en el Sistema Nervioso Central, configurando el cuadro de Neurocisticercosis cuyas manifestaciones clínicas son variadas y dependen de la ubicación y forma de las vesículas parasitarias.

En la actualidad no hay una forma eficiente de comprobar si los medicamentos que se están produciendo para combatir la enfermedad tienen el efecto deseado. La técnica que se utiliza para detectar los quistes en imágenes de resonancia magnética (Fig.), es ineficiente, debido a que se realiza de forma manual, lo conlleva una gran cantidad de esfuerzo y tiempo. Por este motivo, es necesario desarrollar una herramienta que permita obtener el volumen de los quistes presentes en el cerebro, a partir de imágenes de resonancia magnética, con el fin de identificar la eficacia del medicamento.

El procesamiento de imágenes ha sido utilizado para el desarrollo de técnicas para el análisis del cerebro humano y puede ser una buena herramienta para el caso del cerdo. Por lo tanto, se plantea un método basado de técnicas de procesamiento digital de imágenes que permite identificar y obtener los quistes del cerebro, durante el desarrollo del proyecto se ha llegado a la elaboración de un método efectivo para la segmentación del cerebro del cerdo. Así, se ha separado correctamente el cerebro del fondo, gracias a una umbralización automática, limpieza por morfología matemática y etiquetado. El paso a seguir consiste en detectar los quistes de la información que se obtuvo en el proceso anterior y conseguir un mayor número de muestras. permitiendo de estar forma acelerar el análisis de las imágenes con una mayor fiabilidad.