Clasificación de Tejidos en Imágenes Oncológicas de PET/CT Mediante el Algoritmo Kmeans

Abstract

El PET/CT oncológico es una poderosa combinación para la obtención de imágenes moleculares y estructurales que permite una detección temprana del cáncer en cuerpo completo además de monitorear su evolución durante el tratamiento. Recientemente, los estudios de PET/CT oncológicos han sido propuestos para la evaluación del contorno del tumor en imágenes para la planificación del tratamiento el cual implica la necesidad de un método seguro de integración o fusión de imágenes. En el presente trabajo, las imágenes tumorales de PET/CT son analizadas mediante un método de segmentación, kmeans, combinando la información que se obtiene de las imágenes PET, a través del Valor de Captación Estandarizado (SUV), y la información de las imágenes CT, a través del número de CT o coeficiente de atenuación lineal, permitiendo una clasificación tumoral y segmentación de imágenes. Los resultados pueden ser utilizados como guía en la práctica médica para la selección de los niveles de SUV en el contorno de tumores en imágenes para aplicaciones en tratamientos dirigidos a blancos específicos.