Segmentación de hueso, músculo y grasa en volúmenes TAC mediante relajación convexa

La segmentación de tejido óseo, graso y muscular en volúmenes TAC es de interés especial para cirujanos y radiólogos en el diagnóstico de algunas enfermedades y en planificación quirúrgica. Estos tejidos son muy difíciles de delinear debido a la presencia de múltiples y diferentes estructuras y a la similitud de valores de Hounsfield con los órganos circundantes. En este artículo se muestra un algoritmo automático para implementar la segmentación de hueso, músculo y tejido adiposo. La segmentación se lleva a cabo minimizando una función de energía mediante relajación convexa. En trabajos previos con esta técnica solo se habían considerado dos etiquetas (hueso y músculo) y los métodos tenían grandes problemas para segmentar con precisión el músculo esquelético debido a la presencia de órganos internos con valores Hounsfield muy similares a los del tejido muscular. En este trabajo se ha incluído el conocimiento previo sobre la distribución del músculo esquelético en los volúmenes de TAC abdominal, torácico y pelvis mediante la inclusión de una transformación de distancia binaria en el cálculo de los términos de coste. Para evaluar el rendimiento del algoritmo se ha utilizado una base de datos pública y se han obtenido diferentes métricas, como DICE, Jaccard, sensibilidad y exactitud para evaluar el rendimiento del algoritmo. La técnica se ha comparado con una implementación anterior de dos etiquetas, con técnicas de level-sets y con umbralización. El algoritmo propuesto superó a los otros métodos en todas las métricas consideradas.Ministerio de Economía y Competitividad DPI2016- 81103-