Qualitative algorithm for microwave colonoscopy

Abstract

(English) This thesis develops and validates an innovative algorithm for colorectal cancer (CRC) detection using microwaves, integrating it into endoscopic procedures. Validation includes ex-vivo, in-vivo, and clinical trials. The algorithm enhances polyp detection by exploiting dielectric contrast between healthy and cancerous tissues, addressing colonoscopy limitations. It normalizes signals, calibrates artifacts, reconstructs images, and applies automatic detection to improve sensitivity and specificity.

Key calibration strategies include First Frame Subtraction, Similar Frame Subtraction, Antenna-Pair Subtraction, and Previous Frames Averaging to isolate polyp scattering. Automatic detection methods, such as Exponential Smoothing and Target-to-Clutter Ratio Thresholding, enable polyp identification regardless of anatomy. The algorithm undergoes extensive preclinical testing with phantom models, ex-vivo tissues, and in-vivo pig trials, evaluating detection accuracy through sensitivity, specificity, and mismatch metrics. A pilot clinical trial validates real-world performance.

Optimization involves refining a phantom model to simulate colonoscopy conditions and tuning algorithm parameters for a second clinical trial. These advancements position microwave-based detection as a promising CRC screening alternative. The research demonstrates the potential of microwave imaging to improve diagnostics, offering real-time, automated polyp detection with meaningful clinical impact.

(Català) Aquesta tesi desenvolupa i valida un algoritme innovador per a la detecció del càncer colorectal (CRC) mitjançant microones, integrant-lo en endoscòpies. La validació inclou proves ex-vivo, in-vivo i assaigs clínics. L’algoritme millora la detecció de pòlips aprofitant el contrast dielèctric entre teixits sans i cancerosos, superant les limitacions de la colonoscòpia. Per fer-ho, normalitza senyals, calibra artefactes, reconstrueix imatges i aplica detecció automàtica per augmentar la sensibilitat i especificitat.

Les estratègies de calibratge inclouen First Frame Subtraction, Similar Frame Subtraction, Antenna-Pair Subtraction i Previous Frames Averaging per aïllar la dispersió dels pòlips. Els mètodes Exponential Smoothing i Target-to-Clutter Ratio Thresholding permeten la detecció automàtica independentment de l’anatomia. L’algoritme es prova en estudis preclínics amb models fantasma, teixits ex-vivo i assaigs in-vivo en porcs, avaluant sensibilitat, especificitat i desajust. Un assaig clínic pilot valida la seva aplicació en endoscòpies reals.

L’optimització se centra en desenvolupar un model físic al laboratori que reprodueixi millor una colonoscòpia i ajustar els paràmetres per a un segon assaig clínic. Aquests avenços posicionen la detecció amb microones com una alternativa prometedora per al cribratge del CRC, millorant el diagnòstic en temps real i l’eficiència sanitària.

(Español) Esta tesis desarrolla y valida un algoritmo innovador para la detección del cáncer colorrectal (CRC) mediante microondas, integrándolo en endoscopias. Su validación incluye pruebas ex-vivo, in-vivo y ensayos clínicos. El algoritmo mejora la detección de pólipos aprovechando la diferencia dieléctrica entre tejidos sanos y cancerosos, superando las limitaciones de la colonoscopia. Para ello, normaliza señales, calibra artefactos, reconstruye imágenes y aplica detección automática para aumentar sensibilidad y especificidad.

Las estrategias de calibración incluyen First Frame Subtraction, Similar Frame Subtraction, Antenna-Pair Subtraction y Previous Frames Averaging para aislar la dispersión de pólipos. Métodos avanzados como Exponential Smoothing y Target-to-Clutter Ratio Thresholding permiten la detección automática independientemente de la anatomía. El algoritmo se evalúa en estudios preclínicos con modelos fantoma, tejidos ex-vivo y ensayos in-vivo en cerdos, midiendo sensibilidad, especificidad y desajuste. Un ensayo clínico piloto valida su uso en endoscopias reales.

La optimización se centra en mejorar un modelo fantoma que simule con precisión una colonoscopia y en ajustar parámetros para un segundo ensayo clínico. Estos avances posicionan la detección con microondas como una alternativa prometedora para el cribado del CRC, contribuyendo al diagnóstico en tiempo real y mejorando la eficiencia en salud.