Derivation of a test statistic for emphysema quantification

Density masking is the de-facto quantitative imaging phenotype for emphysema that is widely used by the clinical community. Density masking defines the burden of emphysema by a fixed threshold, usually between -910 HU and -950 HU, that has been experimentally validated with histology. In this work, we formalized emphysema quantification by means of statistical inference. We show that a non-central Gamma is a good approximation for the local distribution of image intensities for normal and emphysema tissue. We then propose a test statistic in terms of the sample mean of a truncated noncentral Gamma random variable. Our results show that this approach is well-suited for the detection of emphysema and superior to standard density masking. The statistical method was tested in a dataset of 1337 samples obtained from 9 different scanner models in subjects with COPD. Results showed an increase of 17% when compared to the density masking approach, and an overall accuracy of 94.09%

Desarrollo de técnicas de estimación de ruido no estacionario y filtrado en tomografía pulmonar

El empleo de la tomografía computerizada en la formación de imágenes médicas ha experimentado un crecimiento importante en las últimas décadas. Concretamente, es una tecnología muy utilizada en la formación de imágenes pulmonares, dado que la instrumentación ha mejorado considerablemente en los últimos años incrementando la rapidez y la precisión. No obstante, una de las limitaciones más importantes que afectan al diagnóstico basado en esta tecnología es la aparición de un ruido no estacionario en la imagen durante su proceso de formación, debido a la influencia de la anatomía en el ruido de la imagen. Este ruido, por tanto, dificulta la correcta visualización del tejido pulmonar y con ello la comparación clínica de imágenes, lo que motiva el desarrollo de un método eficaz para eliminarlo. En este trabajo se propone un modelo probabilístico basado en una mezcla de variables aleatorias Gamma para describir el ruido presente en la imagen. A continuación, se demuestra la idoneidad de dicho modelo para caracterizar la distribución real presente en la imagen mediante métricas de error, comparándolo con otros esquemas. Posteriormente, se emplea una transformación para estabilizar la varianza del ruido y se proponen dos esquemas de filtrado que lo eliminan de forma exitosa. Los resultados tras el filtrado demuestran la efectividad del método propuesto.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Ingeniería de Telecomunicació