Ajuste de modelo por optimización no lineal usados en la segmentación de estructuras vasculares en imágenes de tomografía computarizada
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Date
2010-10
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Memorias CIMENICS 2010
Abstract
Las imágenes de Tomografia Computarizada (TC) son las más utilizadas para el diagnóstico y evaluación de enfermedades vasculares de las extremidades inferiores. Una de las técnicas más usadas y ampliamente aceptadas por expertos radiólogos para la visualización de estas imágenes, es la técnica de Reformación de Curva Planar (Curve Planar Reformation-CPR), la cual utiliza las líneas centrales de las arterias. Dicha línea central debe describir el camino central de las arterias de manera correcta. Actualmente se utiliza un método de aproximación de líneas centrales bastante preciso, el cual trabaja tantos en segmentos arteriales sanos como en los no sanos (obstruidos, calcificados, etc). Sin embargo cuando se encuentra con una bifurcación falla en la determinación correcta de la línea central, por lo que el proceso de segmentación de líneas centrales en las bifurcaciones debe hacerse manualmente. Asumiendo que la imagen del corte transversal en una bifurcación se asemeja más a una spira de Perseus (spiric of Perseus) o sección spírica (spiric section), la cual es un caso particular de una sección tórica (toric section). Este trabajo consiste en la construcción de un modelo geométrico que permita estimar los parámetros de una sección espírica y los valores de la densidad media, tanto de las arterias como del fondo, que mejor se aproxime a la imagen del corte transversal de una bifurcación en una arteria, utilizando un método de optimización no lineal conocido como el método de la región de confianza de Newton.
Esto nos da una aproximación más precisa del camino central de las arterias, incluyendo las bifurcaciones.
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Citation
Memorias CIMENICS, vol X, 2010