Segmentación de hematomas epidurales, usando una técnica computacional no lineal en imágenes de tomografía computarizada cerebral

Mediante este trabajo se propone una técnica computacional no lineal para segmentar un hematoma epidural (EDH), presente en imágenes de tomografía computarizada multicapa. Esta técnica consta de 4 etapas desarrolladas en el dominio tridimensional. Ellas son: pre-procesamiento, segmentación, pos-procesamiento y entonación de parámetros. La etapa de pre-procesamiento se divide en dos fases. En la primera, denominada definición de un volumen de interés (VOI), se emplea un algoritmo de umbralización por bandas el cual permite, fundamentalmente, acotar el EDH considerado. En la segunda fase, identificada como filtrado, se aplica un banco de algoritmos computacionales para disminuir el impacto de los artefactos y atenuar el ruido presente en las imágenes. Los algoritmos que conforman esta fase son: el filtro de erosión morfológica (MEF) y el filtro de mediana (MF). Por otra parte, durante la etapa de segmentación se implementa un algoritmo de agrupamiento, denominado crecimiento de regiones (RG), el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. A fin de compensar el efecto del MEF el EDH, segmentado preliminarmente, es sometido a la etapa de pos-procesamiento la cual se basa en la aplicación de un filtro de dilatación morfológica de tipo binaria (MDF). Durante la entonación de parámetros, el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para comparar las segmentaciones dilatadas del EDH, obtenidas automáticamente, con la segmentación del EDH generada por un neurocirujano de manera manual. La combinación de parámetros que generan el Dc más elevado, permite establecer los parámetros óptimos de cada una de los algoritmos computacionales que conforman la técnica no lineal propuesta. Los resultados obtenidos permiten reportar un Dc superior a 0.90 lo cual indica una buena correlación entre las segmentaciones generadas por el experto neurocirujano y las producidas por la técnica computacional desarrollada.

• Autores: Vera, Miguel; Huérfano, Yoleidy; Contreras, Julio; Vera, Maria; Salazar, Williams; Vargas, Sandra; Chacón, Gerardo; Rodriguez, Jhoel
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad Simón Bolívar
• Repositorio: Repositorio Digital USB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/1903
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12442/1903
• Palabra clave: Tomografía cerebral; Hematoma epidural; Técnica computacional no lineal; Segmentación; Brain Tomography; Epidural Hematoma; Nonlinear Computational Technique; Segmentation
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