Segmentación y reconstrucción simultánea del volumen del hígado en imágenes de tomografía computarizada (2011)
En la práctica clínica, el volumen del hígado es un parámetro importante en evaluaciones pre-quirúrgicas y en procesos terapéuticos. La estimación de este parámetro usualmente se consigue empleando las segmentaciones del hígado realizadas manualmente, pero la obtención de éstas es un proceso lento, monótono, y no siempre hay reproducibilidad de los resultados. Diferentes métodos para la segmentación del hígado se han propuesto en la literatura reciente con resultados aún no concluyentes, dada la variabilidad de la forma de este órgano (asociada a deformaciones producidas por algunas patologías), y lo borrosas que se hacen sus fronteras por la presencia de tejidos adyacentes con intensidades similares. En este documento se propone un método semiautomático para la segmentación, reconstrucción y estimación del volumen del hígado en imágenes de Tomografía Computarizada (TC). El método consiste en deformar automáticamente una superficie que arranca con la forma de un hígado promedio y que ha sido previamente ajustada de forma manual sobre la región del hígado de interés, para alcanzar rápida y adecuadamente las fronteras de este órgano. La dinámica de la deformación depende de intensidades y gradientes, y de restricciones de suavidad de la superficie, hasta cumplir un número dado de iteraciones. Resultados de las segmentaciones de 30 hígados, muestran la robustez del método ante la ariabilidad de la forma y fronteras difusas de estos órganos, dos problemas principales de la segmentación. /Abstract In the clinical practice, estimation of the liver volume is an important parameter for pre-surgical evaluations and therapeutic process. Usually, this volume quantification is obtained from manual liver segmentations, process which turns out to be slow and tedious, and with low reproducibility. Different methods for liver segmentation have been recently proposed with no conclusive results, given the liver shape variability (associated to eformations caused for some pathologies), and the diffuse boundaries, by the presence of adjacent tissues with similar intensities. In this work a semi-automatic method for segmentation, reconstruction and estimation of the liver volume in Computed Tomography (CT) images is proposed. The method consists in automatically deforming a surface with an average liver shape, which has been previously adjusted by hand over the liver region of interest, aiming to reach fast and proper the boundaries of this organ. The dynamic of the deformation depends on intensities and gradients, and on restrictions of the smoothness surface, until a fixed number of iterations. Results over 30 liver segmentations show that the method is robust to the variability of the shape and the diffuse boundaries of these organs, the two main problems of this kind of segmentation.