Detección y visualización 3D de pólipos para exámenes de colonoscopía no invasiva

Abstract

Investiga el campo de la colonoscopia virtual que incluye aspectos referentes a la captura de datos, la segmentación del colon humano, los algoritmos para la determinación de la línea central del colon, las técnicas de visualización 3D más apropiadas para la colonoscopia virtual, y las técnicas para determinar automáticamente la ubicación de pólipos dentro del colon. Para ello implementó un sistema de detección automática de pólipos, basado en análisis de curvatura, con aceleración en GPU en el cálculo aproximado de las derivadas. En las pruebas realizadas, el tiempo de respuesta se redujo entre 65% y 98% al comparar los resultados de la implementación en GPU con una implementación basada en CPU. Adicionalmente, desarrolló un sistema paralelo para visualizar el colon, que implementa diversas técnicas de aceleración, como la terminación temprana del rayo, salto de espacios vacíos, entre otras, presentando un rendimiento aceptable de 7 cuadros por segundo. Finalmente, se proponen dos estructuras de datos denominadas O-lmage y O-Bucket, las cuales mejoran la eficiencia de distintos algoritmos de procesamiento de imágenes asociados a la colonoscopia virtual, como la segmentación por crecimiento de regiones, cálculo de distancias de los vóxeles a la pared del colon.