Desarrollo de un sistema basado en aprendizaje profundo para la detección automática del grado de inflamación de la colitis ulcerosa en imágenes histológicas ; Development of a Deep Learning Based System for Automatic Detection of the Degree of Inflammation of Ulcerative Colitis in Histological Images ; Desenvolupament d´un sistema basat en aprenentatge profund per a la detecció automàtica del grau d inflamació de la colitis ulcerosa en imatges histològiques

[ES] El análisis histológico es una herramienta fundamental en el diagnóstico y seguimiento de diversas enfermedades inflamatorias intestinales como la colitis ulcerosa, ya que permite evaluar con precisión el estado de los tejidos a nivel microscópico. En estos últimos años, la incorporación de la inteligencia artificial en este campo ha proporcionado una mejora en la detección e interpretación de las biopsias demostrando ser una alternativa fiable y prometedora. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo de clasificación automatizada para predecir el grado de inflamación en biopsias histológicas de pacientes con colitis ulcerosa, utilizando el Paddington Histological Remission Index (PHRI). Este índice evalúa objetivamente la presencia de neutrófilos para estratificar los pacientes en remisión histológica o actividad inflamatoria. La metodología propuesta se centra en la extracción de características de las imágenes histológicas a través de modelos fundacionales de patología computacional. Los vectores de características generados a partir de estas imágenes son luego utilizados en modelos de aprendizaje profundo para entrenar un clasificador que predice el nivel de inflamación. El resultado final es una aplicación interactiva que genera predicciones automáticas sobre el grado de inflamación de cada biopsia cargada, facilitando su integración y uso en el entorno clínico. ; [EN] Histological analysis is a fundamental tool in the diagnosis and monitoring of various inflammatory bowel diseases such as ulcerative colitis, as it allows the precise assessment of the state of the tissues at the microscopic level. In recent years, the incorporation of artificial intelligence in this field has provided an improvement in the detection and interpretation of biopsies, proving to be a reliable and promising alternative. The aim of this project is to develop an automated classification model to predict the degree of inflammation in histological biopsies of patients with ulcerative colitis, using the Paddington ...