Caracterización en función del volumen de hematomas epidurales, subdurales e intraparemquimatosos

Abstract

Mediante este trabajo se propone lacomparación entre tres técnicas utilizadaspara obtener el volumen ocupadopor hematomas epidurales, subdurales e intraparenquimatosos,en imágenes de tomografía computarizadamulticapa (MSCT). La determinación de este volumen esde vital importancia puesto que, de acuerdo con la literatura,dicho volumen es un predictor invaluable para decidirla conducta a seguir respecto a la presencia de loshematomas mencionados. Las técnicas consideradas sebasan en determinación de: a) Longitudes (LT), b) Áreas(AT) y c) Volúmenes explícitos (VCT). La LT parte de unahipótesis geométrica y estima el volumen a partir de lasdimensiones del hematoma (largo y ancho) y del espesorde las capas que conforman las imágenes de MSCT quecontienen cualquiera de los mencionados hematomas.Adicionalmente, mediante la AT, un neurocirujano desarrollaun proceso manual para obtener las áreas de cadauna de las capas en la que aparece el hematoma considerado.Usando tales áreas se puede calcular el mencionadovolumen. Por otra parte, la VCT produce la segmentacióndel hematoma mediante la aplicación de 4 etapas desarrolladasen el dominio 3D. Ellas son: pre- procesamiento,segmentación, pos-procesamiento y entonación de parámetros.La etapa de pre-procesamiento se divide en dosfases. En la primera, denominada definición de un volumende interés (VOI), se emplea un algoritmo de umbralizaciónsimple el cual permite, fundamentalmente, acotarcada uno de los hematomas candidatos. En la segundafase, identificada como filtrado, se aplica un banco de filtrospara disminuir el impacto de los artefactos y atenuarel ruido presente en las imágenes. Los filtros que conformanesta fase son: el filtro de erosión morfológica (MEF),el filtro de mediana (MF) y un filtro basado en la magnituddel gradiente. Por otra parte, durante la etapa de segmentaciónse implementa un algoritmo de agrupamiento,denominado crecimiento de regiones (RG), el cual es aplicadoa las imágenes pre-procesadas. A fin de compensarel efecto del MEF, las segmentaciones preliminares de loshematomas son sometidos a la etapa de posprocesamientola cual se basa en la aplicación de un filtro de dilataciónmorfológica (MDF). Durante la entonación de parámetros,el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para comparar lassegmentaciones de los hematomas, obtenidas automáticamente,con la segmentación de los hematomas generadas,manualmente, por un neurocirujano. La combinaciónde parámetros que generan el Dc más elevado, permiteestablecer los parámetros óptimos de cada una de los algoritmoscomputacionales que conforman la técnica nolineal propuesta. Los resultados obtenidos permiten reportarun Dc superior a 0.86 lo cual indica una buena correlaciónentre las segmentaciones generadas por el expertoneurocirujano y las producidas por la técnica computacionaldesarrollada. Finalmente, la VCT permite el cálculodel volumen del hematoma considerando el número devóxeles que conforman el hematoma segmentado automáticamente.