Estrategia basada en realce por similaridad local para la segmentación computacional de la vena cava superior en imágenes de tomografía computarizada cardiaca (2017)
El artículo propone una estrategia para segmentar la vena cava superior (VCS) en 20imágenes tridimensionales (3-D) de tomografía computarizada multicapa, correspondientes al ciclo cardiaco completo de un paciente. Esta estrategia consta de las etapas de pre-procesamiento, segmentación y entonación de parámetros. La etapa de pre-procesamiento se divide en dos fases. En la primera, denominada fase de filtrado, se emplea una técnica denominada realce por similaridad local (LSE) con el propósito de disminuir el impacto de los artefactos y atenuar el ruido en la calidad de las imágenes. Esta técnica, combina un filtro promediador, un filtro detector de bordes (denominado black top hat) y un filtro gaussiano (GF). En la segunda, identificada como fase de definición de una región de interés (ROI), se consideran las imágenes filtradas, máquinas de soporte vectorial de mínimos cuadrados e información a priori para aislar las estructuras anatómicas que circundan la VCS. Por otra parte, durante la etapa de segmentación 3-D se implementa un algoritmo de agrupamiento, denominado crecimiento de regiones (RG), el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. Durante la entonación de parámetros, de la estrategia propuesta, el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para comparar las segmentaciones, de la vena cava superior, obtenidas automáticamente, con la segmentación de la VCS generada, manualmente, por un cardiólogo. La combinación de parámetros que generó el Dc más elevado considerando el instante de diástole se aplica luego a las 19 imágenes tridimensionales restantes, obteniéndose un Dc promedio superior a 0.88 lo cual indica una buena correlación entre las segmentaciones generadas por el experto cardiólogo y las producidas por la estrategia desarrollada.