Una metodología para la estadificación de tumores pulmonares considerandos descriptores geométricos

Lung diseases diagnosis, specifically the presence of lung tumors, is usually performed with the support of radiological techniques. Computed tomography is the most widely used imaging technique to confirm the presence of this disease. When several researchers require identifying the morphology of these tumors, they deal problems related to the poor delimitation of the borders associated with the anatomical structures that compound the lung, Poisson noise, the streak artifact and the non-homogeneity of gray levels that define each object in the chest images. In this paper, a methodology has been presented to identify in which stage (staging) the mentioned tumors are. For this, first, anisotropic diffusion filter and magnitude of the gradient filter are used in order to address the aforementioned problems. Second, a smart operator and the level set lgorithm are used to segment lung tumors. Finally, considering these segmentations, a set of geometric descriptors is obtained, and it allows staging of such tumors to be precisely established, generating results that are in high correspondence with the reference data, linked to the analyzed tagged images.El diagnóstico de enfermedades del pulmón, específicamente la presencia de tumores pulmonares, suele efectuarse con el apoyo de técnicas radiológicas. La tomografía computarizada es la técnica imagenológica más utilizada para confirmar la presencia de esta enfermedad. Cuando diversos investigadores desean generar la morfología de esos tumores se enfrentan a problemas relativos a la pobre delimitación de las fronteras asociadas con las estructuras anatómicas que conforman el pulmón, el ruido poisoniano, el artefacto tipo escalera y la no-homogeneidad de los niveles de gris que definen cada objeto en las imágenes de tórax. En el presente artículo, se presenta una metodología para identificar en cual estadio (estadificación) se encuentran los mencionados tumores. Para ello, en primer lugar, los filtros de difusión anisotrópica con curvatura y magnitud del gradiente son utilizados a fin de abordar los mencionados problemas. En segundo lugar, un operador inteligente y el algoritmo denominado conjuntos de nivel son utilizados para segmentar los tumores pulmonares. Finalmente, considerando estas segmentaciones se obtiene un conjunto de descriptores geométricos que permite establecer con precisión la estadificación de tales tumores, generando resultados que están en alta correspondencia con los datos de referencia, vinculados con las imágenes etiquetadas analizadas

Cuantificación automática de lesión ocupante de espacio a partir de tomografía computarizada contrastada del abdomen

Space-occupying lessions represent a healt higt risk of subjects affected by this kind of pathology. From a medical point of view, the volume occupied by each of these lesions constitutes the most important descriptor when addressing them, and especially for the respective decision-making process that guides their control, mitigation or elimination. In such context, this paper proposes a strategy based on computer-aided image processing techniques to extract the three-dimensional morphology of a space-occupying lesion, of the amoebic liver abscess type, and calculate its volume. In this sense, in order to attenuate poissonian noise and improve the abscess edge information, the abdominal contrast computed tomography images are preprocessed using a Gaussian filter, and edge detector and a median filter, sequentially. Then, a clustering algorithm based on region growing procedure is applied to the enhanced images, obtaining the space occupying lesion three-dimensional shape. Additionally, the Dice coefficient is considered as a metric to establish the correlation between the shapes, automatic and manual lesion, the latter described by a mastologist. Then, in order to characterize the liver abscess, its volume is quantified considering both the voxels occupied by the lesion obtained by applying of the computer-aided image processing, and the physical dimensions of the voxel. Finally, the automatically calculated volume is compared to that generated manually by the medical specialist. The results reveal an excellent correspondence between manual results and those produced by the proposed technique. This type of technique can be used as a resource not only to obtain, precisely, the value of the aforementioned descriptor, but also to monitor the process of the abscess evolution by means imaging control.Las lesiones que ocupan espacio representan un alto riesgo para la salud de los sujetos afectados por este tipo de patología. Desde el punto de vista médico, el volumen ocupado por cada una de estas lesiones constituye el descriptor más importante al abordarlas, y especialmente para el respectivo proceso de toma de decisiones que guía su control, mitigación o eliminación. En este contexto, este artículo propone una estrategia basada en técnicas de procesamiento de imágenes asistidas por computadora para extraer la morfología tridimensional de una lesión que ocupa espacio, del tipo de absceso hepático amebiano, y calcular su volumen. En este sentido, para atenuar el ruido poissoniano y mejorar la información del borde del absceso, las imágenes de tomografía computarizada de contraste abdominal se preprocesan utilizando un filtro gaussiano, un detector de borde y un filtro de mediana, secuencialmente. Luego, se aplica un algoritmo de agrupamiento basado en el procedimiento de crecimiento de regiones a las imágenes mejoradas, obteniendo la forma tridimensional de la lesión que ocupa espacio. Además, el coeficiente Dice se considera como una métrica para establecer la correlación entre las formas, lesión automática y manual, la última descrita por un mastólogo. Luego, para caracterizar el absceso hepático, su volumen se cuantifica considerando tanto los voxeles ocupados por la lesión obtenida mediante la aplicación del procesamiento de imágenes asistido por computadora, como las dimensiones físicas del voxel. Finalmente, el volumen calculado automáticamente se compara con el generado manualmente por el médico especialista. Los resultados revelan una excelente correspondencia entre los resultados manuales y los producidos por la técnica propuesta. Este tipo de técnica puede usarse como un recurso no solo para obtener, precisamente, el valor del descriptor mencionado anteriormente, sino también para monitorear el proceso de evolución del absceso mediante el control de imágenes

Esquemas de registro para alinear imágenes del cerebro

In this paper, the results obtained by the registration process of brain image volumes obtained by magnetic resonance imaging (MRI) and functional magnetic resonance imaging (MRI) using two different computational frameworks are presented. The objective is to compare the performance of each framework, focusing this comparison in the error measurement obtained by brain volumes registration. The comparison involves the intra patient and intra modality (MRI-MRI and fMRI-fMRI) registration. Statistical Parametric Mapping (SPM) and Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) are chosen as registration frameworks. The proposed methodology considers the data sets generation, test planning, designing test cases, tests execution and evaluating. Finally, these results are analysed. The correspondence between the volumes registered and the target volume using the ITK framework is greater than that obtained with the SPM framework.En este artículo, se presentan los resultados obtenidos por el proceso de registro de los volúmenes de imágenes cerebrales obtenidos por resonancia magnética (MRI) y resonancia magnética funcional (fMRI) utilizando dos marcos computacionales diferentes. El objetivo es comparar el rendimiento de cada marco, enfocando esta comparación en la medición de error obtenida por el registro de volúmenes cerebrales. La comparación involucra el registro intramodal e intramodalidad (MRI-MRI y fMRI-fMRI). El Statistical Parametric Mapping (SPM) y el Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) se eligen como marcos de registro. La metodología propuesta considera la generación de conjuntos de datos, planificación de pruebas, diseño de casos de prueba, ejecución de pruebas y evaluación. Finalmente, estos resultados son analizados. La correspondencia entre los volúmenes registrados y el volumen objetivo usando el marco ITK es mayor que la obtenida con el marco SPM

Augmented echocardiography based on a hybrid computational strategy

El ultrasonido (US) es el principio físico básico que, en el contexto imagenológico médico, permite la generación de imágenes ecográficas de diversas estructuras del cuerpo humano. Usualmente, la ecocardiografía transtorácica bidimensional (ET2) es una técnica disponible en la mayoría de centros de atención médica y puede generar, de manera no invasiva y económica, imágenes de casi todas las regiones del corazón. No obstante, la información contenida en estas representaciones gráficas se ve afectada por imperfecciones que afectan su calidad, entre las cuales destaca el ruido ultrasónico moteado. Tales imperfecciones, por una parte, constituyen un verdadero desafío para quienes deben analizar las imágenes ET2 y, por la otra, abre la posibilidad para la búsqueda de alternativas tendientes a elevar la calidad de la información obtenida en la ecografía recurriendo a variantes de modalidades de US, así como al uso de otras técnicas imagenológicas más complejas ó técnicas de procesamiento digital de imágenes (PDI). En el presente artículo se considera la aplicación de una PDI híbrida basada en similaridad y transformada de copa de sombrero blanco que acondiciona, adecuadamente, imágenes de ET2 posibilitando una mejor visualización de las estructuras anatómicas presentes en ellas. Este hecho puede contribuir, preliminarmente, en dos direcciones: a) Reducir la necesidad de considerar variantes de US como, por ejemplo, el US de contraste o emplear otras modalidades de imagen que si bien es cierto mejoran la apariencia de las imágenes, constituyen opciones más costosas que afectan los recursos económicos de los pacientes y de los centros de salud. b) Proporcionar a los cardiólogos imágenes de mejor aspecto cualitativo que les permitan obtener descriptores útiles en el diagnóstico de diversas enfermedades del corazón.Ultrasound (US) is the basic physical principle that, in the medical imaging context, allows the generation of ultrasound images of various structures of the human body. Usually, two-dimensional transthoracic echocardiography (ET2) is a technique available in most health care centers and can generate, non-invasively and inexpensively, images of almost all regions of the heart. However, the information contained in these graphic representations is affected by imperfections that affect its quality, among which the speckled ultrasonic noise stands out. Such imperfections, on the one hand, constitute a real challenge for those who must analyze the ET2 images and, on the other, open the possibility of searching for alternatives aimed at increasing the quality of the information obtained in ultrasound by resorting to variants of imaging US modalities as well as the use of other more complex imaging techniques or digital processing images (DPI) techniques. This article considers the application of a hybrid DPI based on similarity and a white hat-top transform that adequately conditions ET2 images, allowing a better visualization of the anatomical structures present in them. This fact may contribute, preliminarily, in two directions: a) Reduce the need to consider US variants such as, for example, contrast US, or use other imaging modalities that, although they do improve the appearance of the images, are more expensive options that affect the economic resources of patients and health centers. b) Provide cardiologists with better-looking images that allow them to obtain useful descriptors in the diagnosis of various heart diseases

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

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

Segmentación de hematomas epidurales, usando una técnica computacional no lineal en imágenes de tomografía computarizada cerebral

Mediante este trabajo se propone una técnica computacionalno lineal para segmentar un hematoma epidural (EDH), presenteen imágenes de tomografía computarizada multicapa.Esta técnica consta de 4 etapas desarrolladas en el dominiotridimensional. Ellas son: pre-procesamiento, segmentación,pos-procesamiento y entonación de parámetros. La etapa depre-procesamiento se divide en dos fases. En la primera, denominadadefinición de un volumen de interés (VOI), se empleaun algoritmo de umbralización por bandas el cual permite,fundamentalmente, acotar el EDH considerado. En lasegunda fase, identificada como filtrado, se aplica un bancode algoritmos computacionales para disminuir el impacto delos artefactos y atenuar el ruido presente en las imágenes. Losalgoritmos que conforman esta fase son: el filtro de erosiónmorfológica (MEF) y el filtro de mediana (MF). Por otra parte,durante la etapa de segmentación se implementa un algoritmode agrupamiento, denominado crecimiento de regiones (RG),el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. A fin decompensar el efecto del MEF el EDH, segmentado preliminarmente,es sometido a la etapa de pos-procesamiento la cualse basa en la aplicación de un filtro de dilatación morfológicade tipo binaria (MDF). Durante la entonación de parámetros,el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para comparar las segmentacionesdilatadas del EDH, obtenidas automáticamente,con la segmentación del EDH generada por un neurocirujanode manera manual. La combinación de parámetros que generanel Dc más elevado, permite establecer los parámetrosóptimos de cada una de los algoritmos computacionales queconforman la técnica no lineal propuesta. Los resultados obtenidospermiten reportar un Dc superior a 0.90 lo cual indicauna buena correlación entre las segmentaciones generadaspor el experto neurocirujano y las producidas por la técnicacomputacional desarrollada

Detección de hemorragia intracraneal intraparenquimatosa, en imágenes de tomografía computarizada cerebral, usando una técnica computacional no lineal

El artículo propone una técnica computacionalno lineal para segmentar una hemorragia intracranealintraparenquimatosa (IPH), presenteen imágenes de tomografía computarizada multicapa.Esta técnica consta de 4 etapas desarrolladas en el dominiotridimensional. Ellas son: pre- procesamiento, segmentación,pos-procesamiento y entonación de parámetros. Laetapa de pre-procesamiento se divide en dos fases. En laprimera, denominada definición de un volumen de interés(VOI), se emplea un algoritmo de umbralización simpleel cual permite, fundamentalmente, acotar la IPH considerada.En la segunda fase, identificada como filtrado,se aplica un banco de filtros para disminuir el impacto delos artefactos y atenuar el ruido presente en las imágenes.Los filtros que conforman esta fase son: el filtro de erosiónmorfológica (MEF), el filtro de mediana (MF) y un filtro basadoen la magnitud del gradiente. Por otra parte, durantela etapa de segmentación se implementa un algoritmo deagrupamiento, denominado crecimiento de regiones (RG),el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. A finde compensar el efecto del MEF, la IPH segmentada preliminarmentees sometida 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 la IPH, obtenidas automáticamente,con la segmentación de la IPH generada, manualmente,por un neurocirujano. La combinación de parámetros quegeneran el Dc más elevado, permite establecer los parámetrosóptimos de cada una de los algoritmos computacionalesque conforman la técnica no lineal propuesta. Losresultados obtenidos permiten reportar un Dc superior a0.86 lo cual indica una buena correlación entre las segmentacionesgeneradas por el experto neurocirujano y lasproducidas por la técnica computacional desarrollada

Segmentación de la válvula pulmonar a partir de imágenes de tomografía cardiaca usando una estrategia basada en realce por similaridad local

En el siguiente artículo se da a conocer el uso de la estrategia similaridad local, en la segmentación tridimensional (3D) de la válvula pulmonar en 20 imágenes cardiacas de tomografía computarizada multicapa, correspondientes al ciclo car- diaco completo de un sujeto. La estrategia consta de las siguientes etapas: a) pre-procesamiento, b) segmentación y c) entonación de parámetros. La etapa a) se aplica, preli- minarmente al instante de diástole nal y se divide en dos fases denominadas: Filtrado y De nición de una región de interés (ROI) y se emplea la técnica denominada realce por similaridad local (LSE). La aplicación de estas fases tiene por nalidad abordar los problemas de ruido, artefactos y bajo contraste que poseen las mencionadas imágenes. La etapa b) permite la segmentación de la válvula pulmo- nar, mediante un algoritmo de agrupamiento denomina- do crecimiento de regiones (RG) el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. El RG es inicializado con un vó- xel “semilla” el cual es detectado mediante un operador de inteligencia arti cial denominado máquinas de sopor- te vectorial de mínimos cuadrados (LSSVM). Finalmente, durante la etapa c), una métrica denominada coe ciente de Dice (Dc) es utilizada para comparar las segmentacio- nes obtenidas mediante la estrategia propuesta y la seg- mentación generada, manualmente, por un cardiólogo. La combinación de técnicas de ltrado que genera el Dc más elevado considerando el instante de diástole se aplica posteriormente a las 19 imágenes 3D restantes, obtenién- dose un Dc promedio comparable con el reportado en la literatura especializada

Segmentación automática de un meningioma usando una técnica computacional en imágenes de resonancia magnética

Through this work we propose a computational technique for the segmentation of a brain tumor, identified as meningioma (MGT), which is present in magnetic resonance images (MRI). This technique consists of 3 stages developed in the three-dimensional domain: pre-processing, segmentation and post-processing. The percent relative error (PrE) is considered to compare the segmentations of the MGT, generated by a neuro-oncologist manually, with the dilated segmentations of the MGT, obtained automatically. The combination of parameters linked to the lowest PrE, provides the optimal parameters of each computational algorithm that makes up the proposed computational technique. Results allow reporting a PrE of 1.44%, showing an excellent correlation between the manual segmentations and those produced by the computational technique developed.Este trabajo propone una técnica computacional para la segmentación de un tumor cerebral, identificado como meningioma (MGT), que está presente en imágenes de resonancia magnética (MRI). Esta técnica consta de 3 etapas desarrolladas en el dominio tridimensional: preprocesamiento, segmentación y postprocesamiento. El porcentaje de error relativo (PrE) se considera para comparar las segmentaciones de la MGT, generadas por un neurooncólogo de forma manual, con las segmentaciones dilatadas de la MGT, obtenidas automáticamente. La combinación de parámetros vinculados al PrE más bajo proporciona los parámetros óptimos de cada algoritmo computacional que conforma la técnica de cálculo propuesta. Los resultados permiten informar un PrE de 1.44%, mostrando una excelente correlación entre las segmentaciones manuales y las producidas por la técnica computacional desarrollada