Un modelo de atención visual para la detección de regiones de interés en imágenes radiológicas

La detección, segmentación y cuantificación de lesiones de esclerosis múltiple (MS) en imágenes de resonancia magnética (MRI) ha sido un área de estudio muy activa en las ´últimas dos décadas. Esto es debido la necesidad de correlacionar estas medidas con la efectividad de los tratamientos farmacológicos. Muchos métodos han sido desarrollados y la mayoría no son específicos para los diferentes tipos de lesiones, es decir que no pueden distinguir entre lesiones agudas y crónicas. Los médicos radiólogos por su parte son capaces de distinguir entre diferentes niveles de la enfermedad haciendo uso de las imágenes de resonancia magnética de diferentes tipos. La principal motivación de este trabajo es la de emular mediante un modelo computacional la percepción visual del radiólogo, haciendo uso de los principios fisiológicos del sistema visual. De esta manera logramos detectar satisfactoriamente las lesiones de esclerosis múltiple en imágenes de resonancia magnética del cerebro. Este tipo de análisis nos permite estudiar y mejorar el estudio de las redes neuronales al poder introducir información a priori.

• Autores: Villalón Reina, Julio Ernesto
• Fecha de publicación: 2014
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/52240
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/52240; http://bdigital.unal.edu.co/46549/
• Palabra clave: 61 Ciencias médicas; Medicina / Medicine and health; Multiple sclerosis; Visual attention; Artificial vision; Magnetic resonance imaging; Esclerosis múltiple; Atención visual; Visión artificial; Imágen por resonancia magnética
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional