Métodos de segmentación de imágenes cardiacas: Fundamentos y alcance

Autores/as

  • Yoleidy Huérfano Grupo de Investigación en Procesamiento Computacional de Datos (GIPCD-ULA) Universidad de Los Andes-Táchira, Venezuela.
  • Miguel Vera 2Grupo de Investigación en Ingeniería Biomédica del Caribe (INGEBIOCARIBE), Universidad Simón Bolívar, Colombia.
  • Atilio Del Mar Instituto de Bioingeniería y Diagnóstico Sociedad Anónima (IBIDSA), San Cristóbal, Venezuela.
  • José Chacón Grupo de Investigación en Ingeniería Biomédica del Caribe (INGEBIOCARIBE), Universidad Simón Bolívar, Colombia
  • María Vera Grupo de Investigación en Procesamiento Computacional de Datos (GIPCD-ULA) Universidad de Los Andes-Táchira, Venezuela
  • Nahid Bautista Grupo de Investigación en Ingeniería Biomédica del Caribe (INGEBIOCARIBE), Universidad Simón Bolívar, Colombia
  • María Sofía Martínez Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas “Dr. Félix Gómez” (CIEM). Facultad de Medicina. Universidad del Zulia, Venezuela
  • Joselyn Rojas Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas “Dr. Félix Gómez” (CIEM). Facultad de Medicina. Universidad del Zulia, Venezuela Pulmonary and Critical Care Medicine Department. Brigham and Women’s Hospital. Harvard Medical School. Boston, MA. USA 02115
  • Julio Contreras-Velásquez Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia
  • Modesto Graterol Rivas Centro de Estudios de la Empresa. Universidad del Zulia, Venezuela
  • Sandra Wilches Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia
  • Miguel Aguirre Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas “Dr. Félix Gómez” (CIEM). Facultad de Medicina. Universidad del Zulia, Venezuela
  • Marcos Cerda Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia
  • Carlos Garicano Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia
  • Juan Diego Hernández Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas “Dr. Félix Gómez” (CIEM). Facultad de Medicina. Universidad del Zulia, Venezuela.
  • Victor Arias Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia
  • Rosemily Graterol Centro de Estudios de la Empresa. Universidad del Zulia, Venezuela
  • Maricarmen Chacín Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas “Dr. Félix Gómez” (CIEM). Facultad de Medicina. Universidad del Zulia, Venezuela
  • Armando Peña Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia
  • Valmore Bermúdez Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas “Dr. Félix Gómez” (CIEM). Facultad de Medicina. Universidad del Zulia, Venezuela
  • Antonio Bravo Coordinación de Investigación Industrial, Decanato de Investigación, Universidad Nacional Experimental del Táchira, San Cristóbal, Venezuela

Palabras clave:

Ecocardiografía, Tomografía axial computarizada, enfermedad arterial coronaria, métodos de segmentación, insuficiencia cardíaca.

Resumen

La segmentación de estructuras cardiacas esun problema de gran interés para la comunidadmédica internacional y, en particular,para los especialistas en cardiología ya que la segmentaciónde tales estructuras es útil para la cuantificación yel monitoreo de la función cardiovascular. Por otra parte,la segmentación de imágenes cardiacas constituye unverdadero desafío, debido a que: 1) el corazón realizamovimientos no rígidos de naturaleza compleja, 2) la presenciade bajo contraste entre el fluido sanguíneo y lostejidos que componen dichas estructuras, y 3) la presenciade artefactos y de ruido. Por estas razones, mediante elpresente trabajo se presenta una revisión de los diversosmétodos utilizados para la segmentación de imágenescardiacas, en las diversas modalidades de imagenología.Adicionalmente, se presenta una aproximación al problemade segmentación de las estructuras cardiacas y seanalizan los fundamentos teóricos de los métodos de segmentaciónmás utilizados en el área médica.

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