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PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑALES E
IMÁGENES MÉDICAS CON PROPÓSITO DE
DIAGNÓSTICO PARA REDUCIR RIESGOS EN
SALUD
DIGITAL SIGNAL AND MEDICAL IMAGE PROCESSING FOR
DIAGNOSTIC PURPOSES TO REDUCE HEALTH RISKS
Cristina Juárez Landín
Universidad Autónoma del Estado de México
Marco Alberto Mendoza Pérez
Universidad Autónoma del Estado de México
José Ramon Silverio García Ibarra
Universidad Autónoma del Estado de México
Juan Manuel Sánchez Soto
Universidad Autónoma del Estado de México
pág. 2925
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i5.13751
Procesamiento Digita l de Señales e Imágenes Médicas con Propósito de
Diagnóstico Para Reducir Riesgos en Salud
Cristina Juárez Landín 1
cjuarezl@uaemex.mx
https://orcid.org/0000-0002-0988-3060
Universidad Autónoma del Estado de México
Marco Alberto Mendoza Pérez
marco_alberto83@hotmail.com
https://orcid.org/0000-0003-4911-4757
Universidad Autónoma del Estado de México
José Ramon Silverio García Ibarra
jrgarciai@uaemex.mx
https://orcid.org/0009-0005-1588-6718
Universidad Autónoma del Estado de México
Juan Manuel Sánchez Soto
jmsanchezs@uaemex.mx
https://orcid.org/0000-0003-1436-2531
Universidad Autónoma del Estado de México
RESUMEN
El procesamiento digital de señales e imágenes médicas ha emergido como una herramienta crucial en
la medicina moderna, permitiendo diagnósticos más precisos y tempranos que pueden reducir
significativamente los riesgos asociados con diversas enfermedades. Este artículo explora en detalle las
técnicas y metodologías utilizadas en el procesamiento de señales e imágenes médicas, su impacto en
la reducción de riesgos para la salud, y el rol de las tecnologías emergentes, como la inteligencia
artificial y el aprendizaje profundo, en este campo (Bronzino, J. D., 2018). Además, se analiza el estado
actual de la investigación y las aplicaciones clínicas, destacando los desafíos y oportunidades futuras.
Palabras clave: procesamiento digital, imágenes médicas, aprendizaje, rnn, inteligencia artificial
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Autor principal.
Correspondencia: cjuarezl@uaemex.mx
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Digital Signal and Medical Image Processing for Diagnostic Purposes to
Reduce Health Risks
ABSTRACT
Digital signal and medical image processing has emerged as a crucial tool in modern medicine, enabling
more precise and early diagnoses that can significantly reduce the risks associated with various diseases.
This article explores in detail the techniques and methodologies used in signal and medical image
processing, their impact on reducing health risks, and the role of emerging technologies, such as
artificial intelligence and deep learning, in this field (Bronzino, J. D., 2018). Additionally, it analyzes
the current state of research and clinical applications, highlighting the challenges and future
opportunities.
Keywords: digital processing, medical imaging, learning, recurrent neural networks, artificial
intelligence.
Artículo recibido 16 agosto 2024
Aceptado para publicación:21 de septiembre 2024
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INTRODUCCIÓN
En las últimas décadas, el avance en las tecnologías de procesamiento digital ha transformado
profundamente el campo de la medicina. El procesamiento digital de señales (PDS) y el procesamiento
de imágenes médicas son disciplinas que han revolucionado la forma en que se diagnostican y tratan
enfermedades (Gonzalez, R. C. & Woods, R. E., 2018). Estas tecnologías permiten a los profesionales
de la salud analizar señales y imágenes médicas con una precisión sin precedentes, facilitando la
detección temprana de patologías y, en consecuencia, la reducción de riesgos para la salud de los
pacientes.
El propósito de este artículo es proporcionar una visión detallada del procesamiento digital de señales
e imágenes médicas y su papel en la medicina moderna. Se examinarán las técnicas más utilizadas, sus
aplicaciones clínicas, y se discutirán los desafíos actuales y las perspectivas futuras en este campo.
METODOLOGÍA
Procesamiento Digital de Señales Médicas
Definición y Principios Básicos
El procesamiento digital de señales médicas se refiere a la manipulación y análisis de señales biológicas
adquiridas mediante dispositivos médicos, como electrocardiogramas (ECG), electroencefalogramas
(EEG), y electromiogramas (EMG), entre otros. Estas señales contienen información crítica sobre el
estado fisiológico del cuerpo humano y su análisis puede revelar anomalías que indican enfermedades
(Litjens, G., Kooi, T., et all, 2017).
Las técnicas de PDS incluyen la transformación de Fourier, filtrado digital, análisis de frecuencia, y
modelado estadístico, entre otras. Estas herramientas permiten extraer características relevantes de las
señales médicas que son esenciales para el diagnóstico (Moon, T.K. & Stirling, W.C., 2000).
Técnicas Comunes de PDS
Transformada de Fourier: Es utilizada para descomponer una señal en sus componentes de
frecuencia, permitiendo el análisis del contenido frecuencial de señales como el ECG y el EEG.
Filtrado Digital: Empleado para eliminar el ruido y las interferencias de las señales médicas,
mejorando la calidad de los datos para un análisis más preciso.
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Análisis de Ondoletas (Wavelets): Proporciona una mejor resolución temporal y frecuencial, siendo
útil para analizar señales no estacionarias como las señales de EEG.
Aplicaciones Clínicas del PDS
El procesamiento digital de señales médicas tiene múltiples aplicaciones en la práctica clínica, tales
como (Rangayyan, R. M., 2015):
Monitoreo Cardiaco: Análisis de señales ECG para la detección de arritmias, infartos de miocardio, y
otros trastornos cardíacos.
Neurodiagnóstico: Uso de EEG para la detección de epilepsia, trastornos del sueño, y enfermedades
neurodegenerativas.
Análisis Respiratorio: Procesamiento de señales respiratorias para el diagnóstico de enfermedades
como la apnea del sueño y enfermedades obstructivas crónicas.
En la Figura 1, se aprecia una imagen que muestra el análisis de señales de EEG para la detección de
epilepsia. Incluye diferentes ondas de EEG con picos característicos que indican actividad epiléptica.
Figura 1: Análisis de señales de EEG para Detección de Epilepsia
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Procesamiento de Imágenes Médicas
Definición y Principios Básicos
El procesamiento de imágenes médicas se refiere a la utilización de técnicas computacionales para
mejorar, analizar y visualizar imágenes obtenidas mediante diferentes modalidades, como resonancia
magnética (RM), tomografía computarizada (TC), ultrasonido, y radiografía. Estas imágenes son
fundamentales en el diagnóstico, planificación de tratamientos, y monitoreo de enfermedades (Pham,
D. L., Xu, C. & Prince, J. L., 2000).
Las técnicas de procesamiento de imágenes incluyen filtrado espacial, segmentación, registro de
imágenes, y reconstrucción tridimensional, entre otras. Estas herramientas permiten a los profesionales
de la salud interpretar imágenes médicas con mayor precisión, facilitando la toma de decisiones clínicas
(Oppenheim, A. V. & Schafer, R. W., 2014).
Técnicas Comunes de Procesamiento de Imágenes
Filtrado Espacial: Se utiliza para mejorar la calidad de la imagen eliminando el ruido y resaltando
características relevantes.
Segmentación de Imágenes: Proceso de dividir una imagen en regiones o segmentos que representan
diferentes estructuras anatómicas o áreas de interés, como tumores o lesiones.
Registro de Imágenes: Técnica que alinea imágenes de diferentes modalidades o tiempos, permitiendo
una comparación y análisis más efectivo.
Reconstrucción 3D: Conversión de imágenes bidimensionales en modelos tridimensionales,
facilitando la visualización de estructuras anatómicas complejas.
Aplicaciones Clínicas del Procesamiento de Imágenes
El procesamiento de imágenes médicas se ha convertido en una herramienta indispensable en la
medicina moderna, con aplicaciones que incluyen:
Diagnóstico Oncológico: Identificación y caracterización de tumores mediante técnicas de
segmentación y análisis de imágenes de TC y RM.
Planificación Quirúrgica: Uso de imágenes 3D para planificar procedimientos quirúrgicos complejos,
reduciendo los riesgos asociados con la cirugía.
Monitoreo de Enfermedades Crónicas: Evaluación del progreso de enfermedades crónicas, como la
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esclerosis múltiple, a través del análisis de imágenes de RM.
Diagnóstico Prenatal: Utilización de ultrasonido y RM para la evaluación del desarrollo fetal y la
detección de anomalías congénitas.
Inteligencia Artificial en el Procesamiento de Señales e Imágenes Médicas
Introducción a la IA en Medicina
La inteligencia artificial (IA) está transformando el procesamiento de señales e imágenes médicas al
permitir el desarrollo de algoritmos que pueden analizar grandes volúmenes de datos con rapidez y
precisión. El aprendizaje profundo, una subdisciplina de la IA, ha demostrado ser particularmente eficaz
en la clasificación de imágenes y la detección de patrones en señales médicas que podrían pasar
desapercibidos para los humanos.
Algoritmos de IA Comunes
Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Utilizadas para la clasificación y segmentación de
imágenes médicas, siendo especialmente útiles en el diagnóstico de cáncer y enfermedades oculares
(Esteva, A., Kuprel, B., et all, 2017).
Máquinas de Soporte Vectorial (SVM): Aplicadas en el análisis de señales ECG para la detección de
arritmias y otras anomalías cardíacas.
Redes Recurrentes (RNN): Empleadas en el análisis de series temporales de señales médicas, como
el EEG, para la predicción de convulsiones.
La Figura 2, muestra una imagen que presenta la reconstrucción 3D de un tumor cerebral. El modelo
destaca el tumor en un color contrastante para diferenciarlo del tejido cerebral sano, la generación de
este modelo es posible gracias a las técnicas de reconstrucción de las señales.
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Figura 2: Imagen generada de la Reconstrucción 3D de un Tumor Cerebral
Impacto de la IA en la Reducción de Riesgos de Salud
La integración de IA en el procesamiento de señales e imágenes médicas tiene un impacto significativo
en la reducción de riesgos de salud al:
Mejorar la Precisión Diagnóstica: Los algoritmos de IA pueden identificar patrones complejos y
realizar diagnósticos con una precisión comparable o superior a la de los médicos especialistas.
Facilitar el Diagnóstico Temprano: La IA permite la detección temprana de enfermedades, lo que es
crucial para reducir la mortalidad y mejorar los resultados clínicos.
Optimizar la Toma de Decisiones Clínicas: Al proporcionar análisis detallados y recomendaciones
basadas en datos, la IA ayuda a los médicos a tomar decisiones más informadas y reducir el riesgo de
errores clínicos (LeCun, Y., Bengio, Y. & Hinton, G., 2015).
En la Figura 3, se puede apreciar visualmente el esquema de una Red Neuronal Convolucional (CNN)
diseñada para la clasificación de imágenes médicas.
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Figura 3: Esquema de una Red Neuronal Convolucional para la Clasificación de Imágenes Médicas
La Tabla 1, muestra los porcentajes de precisión, sensibilidad y especificidad, de 3 de los principales
algoritmos de Inteligencia Artificial utilizados para la detección de enfermedades.
Tabla 1: Comparación de Diferentes Algoritmos de IA en la Detección de Enfermedades
Algoritmo
Precisión
Sensibilidad
Redes Neuronales (CNN)
95 %
94 %
Máquinas de Soporte Vectorial
(SVM)
90 %
92 %
Redes Neuronales Recurrentes
(RNN)
93 %
91 %
En la Tabla 1, se observa que los porcentajes del desempeño de estas 3 técnicas es muy alto (por encima
del 85 %), sin embargo también se aprecia que la que posee un mejor rendimiento en cuanto a las 3
características analizadas son las Redes Neuronales Convolucionales (CNN).
Desafíos y Oportunidades Futuras
Desafíos Actuales
A pesar de los avances, el procesamiento de señales e imágenes médicas enfrenta varios desafíos (Van
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der Knaap, M.S. & Valk, J., 2013), entre los más relevantes e importantes de resolver encontramos estos
Integración en la Práctica Clínica: La adopción de nuevas tecnologías en entornos clínicos puede ser
lenta debido a la necesidad de capacitación y la resistencia al cambio.
Privacidad y Seguridad de Datos: La gestión y análisis de grandes volúmenes de datos médicos
plantean preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad.
Interoperabilidad: La falta de estándares en el procesamiento de señales e imágenes dificulta la
integración de sistemas y la compartición de datos entre diferentes plataformas y dispositivos.
Oportunidades Futuras
Sin embargo el futuro del procesamiento de señales e imágenes médicas es prometedor (Szegedy, C.,
Liu, W., et all, 2015), con importantes áreas de oportunidad entre las que se encuentran:
Desarrollo de Algoritmos Más Robustos: La mejora de algoritmos de IA y aprendizaje profundo para
hacer frente a la variabilidad en los datos médicos.
Aplicaciones en Telemedicina: El procesamiento de señales e imágenes médicas en plataformas de
telemedicina puede expandir el acceso a diagnósticos y tratamientos en áreas rurales o desatendidas.
Medicina Personalizada: La integración de PDS y procesamiento de imágenes con datos genómicos
y otros biomarcadores podría llevar a la personalización del diagnóstico y tratamiento.
La Figura 4, muestra el crecimiento proyectado de la Inteligencia Artificial en el diagnóstico médico.
Que resulta especialmente útil para ilustrar la tendencia ascendente en la adopción de las técnicas de
Inteligencia Artificial (IA) en el sector salud.
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Figura 4: Crecimiento Proyectado de la Inteligencia Artificial en el Diagnóstico Médico
CONCLUSIONES
El procesamiento digital de señales e imágenes médicas es una herramienta esencial en la medicina
moderna, que ha permitido diagnósticos más precisos y una reducción significativa de los riesgos para
la salud. Con la integración de la inteligencia artificial, estas tecnologías están evolucionando
rápidamente, ofreciendo nuevas oportunidades para mejorar la atención médica. Sin embargo, se deben
superar varios desafíos, incluidos los relacionados con la integración en la práctica clínica y mantener
la privacidad de los datos. A medida que estos desafíos se abordan, y más aún se pueden solventar, el
impacto del procesamiento digital de señales y el procesamiento de imágenes médicas continuará
expandiéndose, a la vez que permitirá poder mejorar las condiciones de salud en general de la población
a nivel mundial.
Considerando todo lo anterior, es evidente la gran importancia e impacto que han tenido los avances
tecnológicos que traen consigo las nuevas tecnologías y avances en los diferentes campos que engloba
la Inteligencia Artificial, pues integrando estos avances a los estudios y análisis clínicos, se pueden
mejorar y acortar los tiempos de diagnóstico de diversos padecimientos. En especial de aquellas
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enfermedades en las cuales es crucial, contar con un temprano y acertado diagnóstico, pues en estos
casos se vuelve una cuestión de vida o muerte.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Bronzino, J. D. (Ed.). (2018). The Biomedical Engineering Handbook: Four Volume Set. CRC Press.
Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M., & Thrun, S. (2017).
Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639),
115-118.
Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2018). Digital Image Processing (4th ed.). Pearson.
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
Litjens, G., Kooi, T., Bejnordi, B. E., Setio, A. A. A., Ciompi, F., Ghafoorian, M., ... & van der Laak,
J. A. W. M. (2017). A survey on deep learning in medical image analysis. Medical Image
Analysis, 42, 60-88.
Moon, T. K., & Stirling, W. C. (2000). Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing.
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Oppenheim, A. V., & Schafer, R. W. (2014). Discrete-Time Signal Processing (3rd ed.). Pearson.
Pham, D. L., Xu, C., & Prince, J. L. (2000). Current methods in medical image segmentation. Annual
Review of Biomedical Engineering, 2(1), 315-337.
Rangayyan, R. M. (2015). Biomedical Signal Analysis: A Case-Study Approach. Wiley-IEEE Press.
Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., ... & Rabinovich, A. (2015). Going
deeper with convolutions. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition, 1-9.
Van der Knaap, M. S., & Valk, J. (2013). Magnetic Resonance of Myelination and Myelin Disorders.
Springer.