Segmentación automática tridimensional de estructuras pulmonares, en imágenes de tomografía computarizada

Autores/as

  • Miguel Vera Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia. Grupo de Investigación en Procesamiento Computacional de Datos (GIPCD-ULA) Universidad de Los Andes-Táchira, Venezuela
  • Valentin Molina Universidad ECCI. Grupo de investigación en Ingeniería Clínica del Hospital Universitario de la Samaritana (GINIC-HUS). Bogotá, Colombia
  • Yoleidy Huérfano Grupo de Investigación en Procesamiento Computacional de Datos (GIPCD-ULA) Universidad de Los Andes-Táchira, Ven
  • María Vera Escuela de Medicina, Universidad de Los Andes, Hospital Central de San Cristóbal- Edo. Táchira, Venezuela
  • Atilio Del Mar Universidad ECCI. Grupo de investigación en Ingeniería Clínica del Hospital Universitario de la Samaritana (GINIC-HUS). Bogotá, Colombia Grupo de Investigación en Procesamiento Computacional de Datos (GIPCD-ULA) Universidad de Los Andes-Táchira, Venezuela.
  • Williams Salazar Escuela de Medicina, Universidad de Los Andes, Hospital Central de San Cristóbal- Edo. Táchira, Venezuela
  • Armando Peña 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-Duran Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia
  • José Chacón Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia
  • Joselyn Rojas Pulmonary and Critical Care Medicine Department. Brigham and Women’s Hospital. Harvard Medical School. Boston, MA. USA 02115. Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas “Dr. Félix Gómez” Facultad de Medicina. Universidad del Zulia, Venezuela
  • Carlos Garicano Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia
  • Julio Contreras-Velásquez Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia
  • Víctor Arias Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera (ALEF), Universidad Simón Bolívar, Cúcuta, Colombia
  • Maritza Torres Ministerio de Salud Pública del Ecuador. Distrito de Salud 01D02. Posgrado de Medicina Familiar. Universidad de Cuenca. Cuenca, Ecuador.
  • Carem Prieto Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas “Dr. Félix Gómez” Facultad de Medicina. Universidad del Zulia, Venezuela
  • Diana Rojas-Gomez Escuela de Nutrición y Dietética. Facultad de Medicina. Universidad Andrés Bello, Sede Concepción, Chile.
  • Wilson Siguencia Ministerio de Salud Pública del Ecuador. Distrito de Salud 01D02. Posgrado de Medicina Familiar. Universidad de Cuenca. Cuenca, Ecuador.
  • Lisse Angarita Escuela de Nutrición y Dietética. Facultad de Medicina. Universidad Andrés Bello, Sede Concepción, Chile.
  • Rina Ortiz Departamento de Internado Anatomía III. Facultad de Medicina. Universidad Católica de Cuenca. Cuenca, Ecuador.
  • Valmore Bermúdez Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas “Dr. Félix Gómez” Facultad de Medicina. Universidad del Zulia, Venezuela

Palabras clave:

Imágenes cardiacas, Estructuras pulmonares, Filtrado, Segmentación

Resumen

Se propone una técnica para la segmentaciónautomática 3D de estructuras pulmonares(tráquea, bronquios y pulmones) usandoimágenes cardiacas, de tomografía computarizada multicapa.La técnica se fundamenta en el realce por similaridadglobal y se divide en 2 etapas: Filtrado y Segmentación.Mediante el filtrado se utilizan filtros no lineales paraabordar los problemas de ruido y artefactos presentes enlas imágenes. Durante la segmentación de las mencionadasestructuras se consideran las imágenes filtradas y unatécnica basada en crecimiento de regiones (RG) la cuales inicializada usando un vóxel detectado con máquinasde soporte vectorial de mínimos cuadrados. Este tipo desegmentaciones puede ser útil en la detección de ciertasenfermedades que afectan el sistema respiratorio humanovinculadas con diversos tipos de cáncer.

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