Técnica computacional no lineal para la detección de hemoventrículo, en imágenes de tomografía computarizada cerebral

Resumen

Mediante este trabajo se proponeuna técnica computacional no linealpara segmentar un hematomao hemorragia intraventricular (IVH), presente enimágenes de tomografía computarizada multicapa.Esta técnica consta de 4 etapas desarrolladas en eldominio tridimensional. Ellas son: pre- procesamiento,segmentación, pos-procesamiento y entonaciónde parámetros. La etapa de pre-procesamiento sedivide en dos fases. En la primera, denominada definiciónde un volumen de interés (VOI), se empleaun algoritmo de umbralización simple el cual permite,fundamentalmente, acotar la IVH considerada.En la segunda fase, identificada como filtrado, seaplica un banco de filtros para disminuir el impactode los artefactos y atenuar el ruido presente en lasimágenes. Los filtros que conforman esta fase son:el filtro de erosión morfológica (MEF), el filtro demediana (MF) y un filtro basado en la magnitud delgradiente. Por otra parte, durante la etapa de segmentaciónse 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, la IVH segmentadapreliminarmente es sometida a la etapa deposprocesamiento la cual se basa en la aplicación deun filtro de dilatación morfológica (MDF). Durantela entonación de parámetros, el coeficiente de Dice(Dc) es utilizado para comparar las segmentacionesde la IVH, obtenidas automáticamente, con la segmentaciónde la IVH generada, manualmente, porun neurocirujano. La combinación de parámetrosque generan el Dc más elevado, permite establecerlos parámetros óptimos de cada una de los algoritmoscomputacionales que conforman la técnica nolineal propuesta. Los resultados obtenidos permitenreportar un Dc superior a 0.87 lo cual indica unabuena correlación entre las segmentaciones generadaspor el experto neurocirujano y las producidas porla técnica computacional desarrollada.