Segmentación automática de la arteria aorta torácica en imágenes de tomografía computarizada cardiaca

Resumen

El artículo propone una técnica para la segmentación
automática de la arteria aorta torácica
(TAA), denominada también aorta externa descendente,
en 10 imágenes cardiacas tridimensionales (3-D) de
tomografía computarizada multi-corte, pertenecientes a un
mismo sujeto. La mencionada técnica consta de las etapas
de filtrado y segmentación. La etapa de filtrado, denominada
realce por similaridad global, se utiliza con el propósito de
minimizar tanto el ruido Poisson como el impacto del artefacto
escalera en la calidad de las imágenes. Este tipo de realce
consiste en la aplicación de un banco de filtros, suavizadores y
un detector de bordes, cuya finalidad es generar una imagen
en la cual se agrupa la información de las estructuras anatómicas,
que conforman las imágenes originales. Por otra parte,
para generar la morfología 3-D de la TAA, se aplica una etapa
de segmentación la cual considera las imágenes filtradas y un
algoritmo de agrupamiento basado en crecimiento de regiones.
La estrategia propuesta genera las segmentaciones 3-D de
la TAA en todas las imágenes que conforman el ciclo cardiaco
completo del sujeto considerado. Para cuantificar el desempeño
de la referida técnica se consideró el coeficiente de Dice
obteniéndose una buena correlación entre las segmentaciones
automáticas y las manuales generadas por un cardiólogo. Las
segmentaciones generadas automáticamente pueden ser útiles
en la detección de ciertas patologías que afectan tanto la
arteria aorta como estructuras anatómicas, asociadas con ella,
tales como la válvula aorta y el ventrículo izquierdo