Segmentación de imágenes termográficas de glándulas mamarias utilizando técnicas de detección de discontinuidades (2008)
Las aplicaciones basadas en PDI (Procesamiento Digital de imágenes) tienen como rango distintivo ser procesos objetivos que disminuyen la repercusión e influencia del factor humano en los análisis que se efectúen, sirviendo como apoyo en la percepción visual humana, y en la extracción de las medidas y características más relevantes del registro térmico. En toda aplicación PDI aparecen dos etapas fundamentales: el preprocesamiento y la segmentación. En este documento se plasma el aporte en la construcción de una experiencia local en el preprocesamiento y segmentación de los registros térmicos de las glándulas mamarias de pacientes de género femenino. El preprocesamiento corresponde al primer tratamiento que recibe la imagen luego de la etapa de registro. Con los algoritmos implementados se acude a modificar el contraste y el histograma, eliminar el ruido y realzar bordes, todo esto con el fin de enriquecer la imagen para un posterior análisis. Con la segmentación se busca la selección y aislamiento de una zona de interés de una imagen. Para propósitos de este trabajo, donde se busca realizar una segmentación uniforme y autónoma del seno, se parte de la conceptualización ideal de la zona de interés, puesto que, lo que se desea no es solo distinguir la zona de las glándulas mamarias como tal, sino la posible región de influencia de la patología de cáncer de seno. Debido a la variabilidad fisonómica de las glándulas mamarias, así como también, que los análisis que han de realizarse involucran el estudio de múltiples perspectivas termográficas de una misma paciente, los algoritmos para la segmentación que se implementan se orientan a la detección de discontinuidades locales de bordes. Haciendo uso de máscaras de filtrado, Transformado de Hough y la minimización de la energía de contorno activo Snake.