Universidad
Politécnica de Madrid

29.03.23

Dos estudiantes de la UPM han sido galardonados en los XVI Premios COITT Futuro de las Telecomunicaciones, que ponen en valor los mejores expedientes académicos de ingenieros de toda España que defendieron su Trabajo de Fin de Grado (TFG) durante el curso 2021/2022.

Organizados por el Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos de Telecomunicaciones (COITT) y la Asociación Española de Ingenieros Técnicos de Telecomunicación (AEGITT), estos reconocimientos fueron entregados el pasado 24 de marzo en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Sistemas de Telecomunicación (ETSIST) de la Universidad Politécnica de Madrid.

Juan Cañada, graduado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación (ETSIT), obtuvo el segundo premio en la categoría Ingeniería de Sonido e Imagen, por el proyecto “Diseño e implementación de un sistema de ayuda al diagnóstico de cáncer de pulmón sobre imágenes histológicas basado en técnicas de aprendizaje profundo”.

Juan Cañada recibe su premio de manos de Amador González, director de ETSIST. Fuente: COITT

Detección con un 99% de exactitud

La aplicación social de esta iniciativa es la de ayudar de manera sistemática al diagnóstico del cáncer de pulmón, uno de los que presentan mayor nivel de mortalidad, permitiendo un cribado previo de imagen médica en el área de patología o bien en forma de revisión por pares para garantizar un estándar de calidad en los diagnósticos.

“En situaciones de escaso personal sanitario, como pueden ser hospitales comarcales, el apoyo en un sistema como este podría ayudar a agilizar la tarea. También podría verse como posible implantación en un programa de cooperación internacional con países en vías de desarrollo, en los que escaseara el personal cualificado para detectar este tipo de enfermedades”. Así lo explica Cañada, que actualmente está cursando el Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación de la ETSIT, estudios que compagina con su trabajo como becario de investigación en el Grupo de Tratamiento de Imágenes (GTI), en un proyecto en colaboración con el Hospital 12 de Octubre de Madrid.

En el trabajo ganador, dentro de un acuerdo de colaboración entre el GTI y el Hospital Universitario Torrecárdenas de Almería, se han realizado dos tareas de forma paralela. En primer lugar, el diseño de un sistema de detección y clasificación de cáncer de pulmón mediante redes neuronales convolucionales; y, adicionalmente, la elaboración de una base de datos anotada, la cual contiene 300 imágenes histológicas de cada uno los principales subtipos de cáncer de pacientes del Hospital Torrecárdenas, además de otras 300 imágenes de tejido sano.

La plataforma de datos segura de la UPM, basada en RedCap, se ha utilizado para recopilar la información clínica de los pacientes. Una vez diseñada la red, se ha probado sobre el conjunto de datos. Mediante distintas disposiciones de las clases (subtipos de cáncer), se ha evaluado la capacidad de clasificación del modelo a distintos niveles.

“Los resultados obtenidos han demostrado que el sistema es capaz de detectar el cáncer de pulmón con una exactitud del 99% sobre nuestro conjunto de datos, y de clasificar entre los principales subtipos histológicos de cáncer con una exactitud de entre el 90 % y el 99 %. Además, cabe destacar que la ratio de falsos negativos, crucial en aplicaciones médicas, es 0 en prácticamente todos los experimentos”, añade.

Sobre el premio recibido, este estudiante pone en valor el duro trabajo que supone desarrollar un TFG. “El Trabajo de Fin de Grado es un proyecto en el que todo el mundo invierte muchas horas, da igual la carrera, y es en realidad el primer pequeño contacto con el mundo de la investigación, en el cual me estoy adentrando poco a poco. Que hayan decidido reconocer el mío me hace especial ilusión”, en palabras de Juan.

“Por otra parte, soy una persona muy privilegiada. Tengo una familia que me lo da todo, me apoyan y se implican, aunque vivamos muy lejos. Tengo la suerte de haber escogido una carrera que disfruto un montón, y de estar en un grupo de investigación en el que me valoran y me dan oportunidades. Todo esto no significa que no haya tenido que esforzarme, pero sí que lo he tenido todo a favor, así que me gustaría aprovechar para dar las gracias”, concluye.