Modelo computacional de la válvula pulmonar en contextos hipertensivos

Abstract

El objetivo de este trabajo es proponer una estrategiapara la segmentación tridimensional(3D) de la válvula pulmonar en 20 imágenescardiacas de tomografía computarizada multicapa, correspondientesal ciclo cardiaco completo de un sujeto. La mencionadaestrategia consta de las etapas de pre-procesamiento,segmentación y entonación de parámetros. La etapa depre-procesamiento se aplica, preliminarmente, al instante dediástole final y se divide en dos fases denominadas: Filtradoy Definición de una región de interés (ROI). La aplicación deestas fases tiene por finalidad abordar los problemas de ruido,artefactos y bajo contraste que poseen las mencionadasimágenes. Durante la etapa de segmentación 3-D, de la arteriapulmonar, se implementa un algoritmo de agrupamientodenominado crecimiento de regiones (RG) el cual es aplicadoa las imágenes pre-procesadas, El RG es inicializada con unvóxel “semilla” el cual es detectado mediante un operador deinteligencia artificial denominado máquinas de soporte vectorialde mínimos cuadrados (LSSVM). Durante la entonación deparámetros, una métrica denominada coeficiente de Dice (Dc)es utilizada para comparar las segmentaciones obtenidas mediantela estrategia propuesta y la segmentación generada,manualmente, por un cardiólogo. La combinación de técnicasde filtrado que generó el Dc más elevado considerando el instantede diástole se aplica posteriormente a las 19 imágenes3D restantes, obteniéndose un Dc promedio comparable conel reportado en la literatura especializada.