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Intelligent Systems for Endoscopy lab

Descripción del grupo

El contexto de la investigación realizada por el Centro de Visión por Computador es el uso de la visión por computador como herramienta transversal que puede ser usada en diferentes dominios de aplicación: salud, control de calidad, videovigilancia, análisis de documentos, etc. En este aspecto, la principal actividad investigadora del grupo ISE Lab está enfocada en el desarrollo de sistemas inteligentes en el contexto de la asistencia en intervenciones clínicas, más concretamente en el desarrollo de métodos de procesado de imagen de colonoscopia.

Dentro de este contexto, se han desarrollado algoritmos que han supuesto el estado del arte actual en localización, segmentación y predicción histológica de pólipos. Además, el grupo ha sido pionero en la creación de bases de datos públicas anotadas con el objetivo de proponer un marco de validación global para el testeo de los métodos desarrollados. Bajo la premisa de transferir el conocimiento desde el ámbito de la investigación a la sociedad, se han dedicado numerosos esfuerzos en establecer alianzas estratégicas con instituciones locales, como el Hospital Clinic, con el fin de crear sinergias entre personal técnico y clínico a la hora de desarrollar sistemas que puedan ser utilizados en la sala de exploración.

Respecto a la obtención de fuentes de financiación, el grupo fue galardonado con un proyecto de transferencia tecnológica – PRODUCTE 2014, AGAUR – dentro del campo de análisis de imagen de videobroncoscopia y otro proyecto competitivo – IVENDIS, MICINN 2015 – acerca del desarrollo de sistemas inteligentes para endoscopia. Actualmente lidera un proyecto dentro de la convocatoria de Retos de la Sociedad (ALETHEIA, PID2020-120611RB-I00) y coordina la primera red temática española enfocada en el desarrollo y validación de métodos de inteligencia artificial enfocados a la detección y clasificación del cáncer de colon (AI4POLYPNET, RED2022-134964-T).

Miembros del grupo en red AI4POLYPNET

  • Jorge Bernal
  • Yael Tudela
  • Mireia Majó
  • Neil de la Fuente

Lista de publicaciones recientes en el ámbito:

  1. Fitzgerald, K., Bernal, J., Histace, A. and Matuszewski, B.J., 2024. Polyp Segmentation with the FCB-SwinV2 Transformer. IEEE Access.
  2. Tudela, Y., García-Rodríguez, A., Fernández-Esparrach, G. and Bernal, J., 2023, October. Towards Fine-Grained Polyp Segmentation and Classification. In Workshop on Clinical Image-Based Procedures (pp. 32-42). Cham: Springer Nature Switzerland.
  3. García-Rodríguez, A., Tudela, Y., Córdova, H., Carballal, S., Ordás, I., Moreira, L., Vaquero, E., Ortiz, O., Rivero, L., Sánchez, F.J. and Cuatrecasas, M., 2022. In vivo computer-aided diagnosis of colorectal polyps using white light endoscopy. Endoscopy International Open, 10(09), pp.E1201-E1207.
  4. Mori, Y., Misawa, M., Bernal, J., Bretthauer, M., Kudo, S.E., Rastogi, A. and Fernández-Esparrach, G., 2022. Artificial intelligence for disease diagnosis: the criterion standard challenge. Gastrointestinal Endoscopy, 96(2), pp.370-372.
  5. Ahmad, O.F., Mori, Y., Misawa, M., Kudo, S.E., Anderson, J.T., Bernal, J., Berzin, T.M., Bisschops, R., Byrne, M.F., Chen, P.J. and East, J.E., 2021. Establishing key research questions for the implementation of artificial intelligence in colonoscopy: a modified Delphi method. Endoscopy, 53(09), pp.893-901.
  6. García-Rodríguez, A., Bernal, J., Sánchez, F.J., Córdova, H., Garcés Durán, R., Rodríguez de Miguel, C. and Fernández-Esparrach, G., 2020. Polyp fingerprint: automatic recognition of colorectal polyps’ unique features. Surgical endoscopy, 34(4), pp.1887-1889.
  7. Bernal, J., Sánchez, F.J., Fernández-Esparrach, G., Gil, D., Rodríguez, C. and Vilariño, F., 2015. WM-DOVA maps for accurate polyp highlighting in colonoscopy: Validation vs. saliency maps from physicians. Computerized medical imaging and graphics, 43, pp.99-111.
  8. Bernal, J., Sánchez, J. and Vilarino, F., 2012. Towards automatic polyp detection with a polyp appearance model. Pattern Recognition, 45(9), pp.3166-3182.

Páginas web con más información sobre el grupo:

Página web ISE Lab: http://www.cvc.uab.es/research-lines/ise/