Segmentación automática de estructuras nerviosas en imágenes de ultrasonido: una comparación entre técnicas de procesamiento de imágenes y modelos Bayesianos no paramétricos

Abstract

Un gran número de casos relacionados con el dolor crónico, debido a accidentes, enfermedades o intervenciones quirúrgicas dependen de prácticas anestesiológicas. Estas prácticas son asistidas mediante imágenes de ultrasonido. Aunque, las imágenes de ultrasonido son una herramienta útil que tiene como propósito guiar al especialista en anestesiología, la falta de inteligibilidad debido a un ruido multiplicatico acústico conocido como speckle, hace de este tipo de intervención quirúrgica una tarea difícil. De la misma manera, algunos artefactos son introducidos en el proceso de captura, desafiando al experto en anestesiología de no confundir las verdaderas estructuras nerviosas. En consecuencia, una metodología de asistencia usando procesamiento de señales podría mejorar la precisión en la práctica de anestesiología. Este trabajo propone dos métodos para la segmentación de nervios periféricos en imágenes médicas de ultrasonido, el primero con base en un Modelo de Forma Activa y el segundo con base en un Modelo Bayesiano no paramétrico de Clustering Jerárquico. La comparación de los resultados experimentales muestra un mejor desempeño de segmentación para el modelo no paramétrico, con un error cuadrático medio 1;026 0;379 pixeles para el nervio cubital, 0;704 0;233 pixeles para el nervio mediano y 1;698 0;564 pixeles para el nervio peroneal. Así mismo, este modelo permite enfatizar otras estructuras blandas como músculos y tejidos acuosos. Por otra parte, el Modelo de Forma Activa segmenta con un desempeño de error cuadrático medio de 2;610 0;486 pixeles para el nervio cubital, 2;047 0;399 pixeles para el nervio mediano y 2;808 0;369 pixeles para el nervio peroneal, con un mejor tiempo de ejecución que el modelo Bayesiano no paramétrico. Todos los resultados se validaron con etiquetas reales suministradas por un anestesiólogo