Target volume delimitation with PET-CT in radiotherapy planning: A GDCM and ROOT based software implementation

Un algoritmo computacional basado en detector de bordes de Canny, fue desarrollado para ser utilizado en procesamiento de imágenes de PET-CT y CT. Este algoritmo es un software construído con librerías de ROOT y GDCM. GDCM y ROOT son frameworks desarrollados por el CERN, y están licenciados como sof...

Full description

Autores:
Amaya Espinosa, Helman Alirio
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/52083
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/52083
http://bdigital.unal.edu.co/46337/
Palabra clave:
53 Física / Physics
61 Ciencias médicas; Medicina / Medicine and health
Detección de bordes en tumores
Planeación de radioterapias con PET-CT
Imágenes diagnósticas
Software libre
PET-CT
CT
Imagenología de los tumores
Tumor edge detection
PET-CT-guided radiation therapy planning
Medical imaging
Free software
PET-CT Imaging
CT Imaging
Tumor imaging
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:Un algoritmo computacional basado en detector de bordes de Canny, fue desarrollado para ser utilizado en procesamiento de imágenes de PET-CT y CT. Este algoritmo es un software construído con librerías de ROOT y GDCM. GDCM y ROOT son frameworks desarrollados por el CERN, y están licenciados como software libre. El software desarrollado mostró una mejor delimitación de una región de hiper-captación simulada con un Phantom de Agar, que el método de thresholding, siendo aplicados ambos en imágenes de 18F-FDG PET-CT. El software permite analizar algunas características anatómicas y metabólicas en los tumores. Este software también puede procesar imágenes de CT, en donde se obtuvo una mejora cualitativa en el contraste entre las regiones anatómicas, con lo que se puede establecer una mejor distinción entre ellas. La detección de bordes se realizó en las imágenes diagnósticas de CT y 18F-FDG PET-CT, aplicando el algoritmo de Canny por medio de una librería de OpenCV y es posible observar una completa detección de bordes, tanto en regiones anatómicas (CT) como metabólicas (PET-CT), en imágenes de un tumor abdominal.