Técnicas de preprocesamiento de imágenes cardíacas: fundamentos y alcance

Abstract

En imagenología cardiaca 3–D, la tomografía computarizada multicapa (MSCT) se destaca por su utilidad clínica para generar información relativa a la morfología del corazón. Típicamente, mediante MSCT se producen imágenes cardiacas con resoluciones espaciales sub–milimétricas las cuales exhiben ciertos problemas vinculados con ruido, artefactos y bajo contraste que afectan tanto la identificación adecuada de las diversas estructuras anatómicas, de interés para los cardiólogos, como la evaluación de la función cardiaca. Debido a que el análisis de la función cardiaca puede verse afectado por los mencionados problemas, diversas técnicas de preprocesamiento han sido propuestas para abordarlos. En este sentido, para reducir el efecto del ruido y de los artefactos se recurre a técnicas de filtrado; mientras que para sortear el problema del bajo contraste se consideran técnicas que permiten definir regiones de interés (ROI). La mayoría de estas técnicas están orientadas hacia la disminución del impacto negativo, en la calidad de tales imágenes, del ruido y de los artefactos producidos por movimientos (voluntarios e involuntarios) del paciente y aquellos generados por objetos localizados en su cuerpo. Sin embargo a pesar de los esfuerzos, de los desarrolladores de software y de las casas fabricantes de tomógrafos, para corregir tal impacto aún persisten ciertos factores que habilitan su generación y, por ende, su aparición notoria en las imágenes de MSCT afectando la información presente en ellas. Por ello, en el presente trabajo, se analizan tanto los problemas que afectan las imágenes de MSCT cardiaca como los fundamentos teóricos de las técnicas de preprocesamiento (filtrado + definición de ROI) más utilizadas en el área médica para afrontar los mencionados problemas.