Análisis de termografías infrarrojas en nódulos tiroideos

Abstract

El cáncer de tiroides es el tipo más común de neoplasia en las regiones de la cabeza y el cuello. Las imágenes térmicas se han utilizado con éxito en el pre-diagnóstico médico para diversas aplicaciones, como la detección temprana de cáncer de mama, el monitoreo de la cicatrización en úlceras y heridas crónicas, el diagnóstico de enfermedades vasculares como trombosis venosa profunda y arteriosclerosis, la evaluación de melanoma y otras afecciones cutáneas, así como el estudio de enfermedades oculares, incluyendo glaucoma y síndrome de ojo seco. La tiroides es una glándula ricamente vascularizada que se ubica cerca de la piel, su hiper o hipo actividad modifica el patrón de temperatura del cuello haciendo de la termografía un buen candidato para evaluar posibles patologías mediante termografía infrarroja digital. Esta investigación se centra en el potencial de esta para la detección temprana de nódulos tiroideos, utilizando redes neuronales y algoritmos avanzados como el aprendizaje automático para la clasificación de patrones térmicos. Al superar limitaciones de métodos tradicionales, buscamos mejorar la precisión pre-diagnóstica y destacar la importancia de la potencial detección temprana en el contexto del creciente cáncer de tiroides. Esta innovación no solo contribuye al conocimiento existente, sino que también impacta directamente en la salud pública al optimizar tratamientos, reducir costos médicos y mejorar la calidad de vida de los pacientes.