Uso de la geometría fractal en la dinámica del crecimiento de tumores en pulmón

Date
2019-01-30Authors
Vergara Hernandez, Jose GregorioEvaluators
Castellanos Lopez, Maria esperanzaMartínez Ovalle, Segundo Martin
Arciniegas Alvarez, Mauricio Andres
Publisher
Pontificia Universidad Javeriana
Faculty
Facultad de Ciencias
Program
Maestría en Física Médica
Obtained title
Magíster en Física Médica
Type
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
COAR
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Citación
Metadata
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Resumen
El crecimiento tumoral es un proceso complejo caracterizado por la proliferación incontrolable de células que invade a los tejidos vecinos. Entender este tipo de proceso es muy relevante para el diagnóstico y la definición de estrategias terapéuticas apropiadas. Esto implica iniciar la valoración de su complejidad de acuerdo a los descriptores producidos por el análisis de escalamiento y la geometría fractal, que en esencia definen el crecimiento geométrico del tumor. En este trabajo se calcularon los exponentes críticos de rugosidad local (αloc) y dimensión fractal (dF) caracterizando in vivo y en 3D el crecimiento tumoral de células no pequeñas, adenocarcinomas en pulmón y pulmón sano, mediante imágenes axiales tomográficas (CT).
Para el cálculo de la dimensión fractal se determinó inicialmente la matriz de punto tridimensional del tumor, la cual se obtuvo mediante el método de segmentación de imágenes K- medias. Una vez obtenida la matriz se calculó con ella la dimensión fractal de Hausdorff (dF), aplicando el algoritmo de conteo por cajas (Box Counting, en inglés). En la interfaz del tumor huésped, se calculó el exponente de rugosidad local (αloc) mediante la utilización de un algoritmo que usa el ancho de la interfaz y las pequeñas áreas subtendidas en el ángulo sólido, que se genera entre el centro de masa de la lesión y su periferia. Los resultados obtenidos en cuanto la dimensión fractal y coeficiente de rugosidad local, mostraron que son parámetros útiles para la caracterización de este tipo de lesiones, ya que los resultados mostraron similitud en cada grupo histológico estudiado (tumores de células no pequeñas, adenocarcinomas de pulmón y pulmón sano).
Abstract
Tumor growth is a complex process due to the uncontrollable proliferation of cells that invade neighboring tissues. This type of process is very relevant for the diagnosis and definition of adequate therapeutic strategies. This implies the assessment of its complexity according to the descriptors, as well as the scaling analysis and the fractal geometry, which in essence define the geometric growth of the tumor. In this work we can calculate the factors of local rugosity (αloc) and fractal dimension (dF) characterizing in vivo and in 3D the tumor growth of non-small cells, adenocarcinomas in lung and healthy lung, by means of tomographic axial images (CT).
For the calculation of the fractal dimension, the three-dimensional point matrix of the tumor was initially determined, which was obtained by the method of segmentation of average K-images. Once the matrix was obtained, the fractal dimension of Hausdorff (dF) was calculated with it, applying the box counting algorithm. At the host tumor interface, the local roughness exponent (αloc) was calculated by using an algorithm that uses the width of the interface and the small areas subtended at the solid angle, which is generated between the center of mass of the injury and its periphery. The results obtained in terms of the fractal dimension and local roughness coefficient, showed that they are parameters that can be used for the characterization of this type of lesions, since the results showed similarity in each histological group studied (non-small cell tumors, adenocarcinomas of lung and healthy lung)
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