Mediante este trabajo se propone una
estrategia para segmentar la arteria
aórtica torácica (TAA) en imágenes
tridimensionales (3-D) de tomografía computarizada multicapa.
Esta estrategia consta de las etapas de filtrado,
segmentación y entonación de parámetros. La etapa de
filtrado, se emplea una técnica denominada realce por
similaridad local (LSE) con el propósito de disminuir el impacto
de los artefactos y atenuar el ruido en la calidad de
las imágenes. Esta técnica, combina un filtro promediador,
un filtro detector de bordes (denominado black top
hat) y un filtro gaussiano (GF). Por otra parte, durante la
etapa de segmentación 3-D se implementa un algoritmo
de agrupamiento, denominado crecimiento de regiones
(RG), el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas.
Durante la entonación de parámetros de la estrategia
propuesta, el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para
comparar las segmentaciones, de la TAA, obtenidas automáticamente,
con la segmentación de la TAA generada,
manualmente, por un cardiólogo. La combinación de
parámetros que generó el Dc más elevado considerando
el instante de diástole se aplica luego a las 9 imágenes
tridimensionales restantes, obteniéndose un Dc promedio
superior a 0.92 lo cual indica una buena correlación entre
las segmentaciones generadas por el experto cardiólogo y
las producidas por la estrategia desarrollada.This work proposes a strategy to segment the
thoracic aortic artery (TAA) into three-dimensional
(3-D) multi-layer computed tomography
images. This strategy consists of the stages of filtering,
segmentation and intonation of parameters. The filtering
stage employs a technique called local similarity enhancement
(LSE) in order to reduce the impact of the artifacts
and attenuate noise in the quality of the images. This
technique combines an averaging filter, an edge detector
filter (called black top hat) and a Gaussian filter (GF).
On the other hand, a clustering algorithm, called region
growth (RG), is implemented during the 3-D segmentation
stage, which is applied to the pre-processed images.
During the intonation of parameters of the proposed
strategy, the Dice coefficient (Dc) is used to compare the
segmentations, of the TAA, obtained automatically, with
the segmentation of the TAA generated, manually, by a
cardiologist. The combination of parameters that generated
the highest Dc considering the instant of diastole
is then applied to the 9 remaining three-dimensional images,
obtaining an average Dc higher than 0.92 which
indicates a good correlation between the segmentations
generated by the expert cardiologist and those produced
by The strategy developed