PUMA — Análisis de Tejido Canceroso
Segmentación conjunta de tejido tumoral y núcleos celulares con una sola predicción panóptica.
La complejidad del análisis histopatológico en oncología
El diagnóstico del cáncer requiere que un patólogo analice imágenes de tejido a nivel microscópico: identificar qué tipo de tejido es, y además detectar y clasificar cada núcleo celular individual. En imágenes de alta resolución, esto puede significar identificar miles de células en una sola muestra. El proceso manual es lento, costoso y sujeto a la fatiga del observador. En tejidos con múltiples tipos celulares coexistiendo — como ocurre en tejido metastásico — la complejidad aumenta exponencialmente.
¿Por qué importa?
El sistema PUMA identifica en una sola pasada 6 tipos de tejido (tumoral, estromal, vascular, entre otros) y 11 tipos de núcleos celulares (linfocitos, fibroblastos, neutrófilos y más) — todo con una única predicción panóptica. Esto convierte horas de análisis manual en segundos de procesamiento automatizado, manteniendo la precisión necesaria para soporte diagnóstico clínico.
Arquitectura Mask2Former adaptada para histopatología oncológica
El modelo parte de Mask2Former — ganador del benchmark COCO Panoptic a nivel global — y fue adaptado específicamente para histopatología oncológica. Se implementaron estrategias especiales para manejar el desbalance severo de clases (algunas células como neutrófilos son extremadamente raras en las muestras). El sistema fue evaluado con el estándar internacional Panoptic Quality, garantizando resultados comparables con los mejores sistemas a nivel mundial.
