| Journal: | Revista latinoamericana de hipertensión |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000436950 |
| ISSN: | 1856-4550 |
| Authors: | Vera, Miguel1 Huérfano, Yoleidy1 Valbuena, Oscar3 Chacón, José2 Contreras, Julio2 Vera, María1 Wilches Durán, Sandra2 Graterol, Modesto2 Riaño Wilches, Daniela6 Salazar, Juan4 Rojas, Joselyn5 Bermúdez, Valmore4 |
| Institutions: | 1Universidad de Los Andes, Grupo de Investigación en Procesamiento Computacional de Datos, San Cristóbal, Táchira. Venezuela 2Universidad Simón Bolívar, Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera, Cúcuta, Norte de Santander. Colombia 3Universidad de Pamplona, Facultad de Ciencias Básicas, Villa del Rosario, Norte de Santander. Colombia 4Universidad del Zulia, Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas "Dr. Félix Gómez", Maracaibo, Zulia. Venezuela 5Harvard Medical School, Brigham and Women’s Hospital, Boston, Massachusetts. Estados Unidos de América 6Universidad de los Andes, Facultad de Medicina, Bogotá. Colombia |
| Year: | 2016 |
| Volumen: | 11 |
| Number: | 3 |
| Pages: | 54-59 |
| Country: | Venezuela |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | Mediante el presente trabajo se propone una técnica para la segmentación automática de la aurícula izquierda (LA) en 10 imágenes cardiacas tridimensionales (3-D) de tomografía computarizada multi-corte, pertenecientes a un mismo sujeto. La mencionada técnica consta de las etapas de preprocesamiento y segmentación. La etapa de pre-procesamiento incluye dos fases. En la primera fase, a fin de minimizar tanto el ruido Poisson como el impacto del artefacto escalera, se emplea una técnica denominada realce por similaridad global. Este tipo de realce consiste en la aplicación de un banco de filtros, suavizadores y un detector de bordes, cuyo propósito es generar una imagen en la cual se agrupa la información de las estructuras anatómicas, que conforman las imágenes originales. En la segunda fase, considerando las imágenes filtradas, se utiliza información a priori acerca de la localización de la válvula mitral y un paradigma de aprendizaje, basado en máquinas de soporte vectorial, para definir una región de interés que aísla la LA de estructuras anatómicas vecinas. Por otra parte, para generar la morfología 3-D de la aurícula izquierda, se aplica una etapa de segmentación la cual considera las imágenes pre-procesadas y un algoritmo de agrupamiento basado en crecimiento de regiones. La estrategia propuesta genera las segmentaciones 3-D de la aurícula izquierda en todas las imágenes que conforman el ciclo cardiaco completo del sujeto considerado. Para cuantificar el desempeño de la referida técnica se consideró el coeficiente de Dice obteniéndose una buena correlación entre las segmentaciones automáticas y las manuales generadas por un cardiólogo |
| English abstract | The present work proposes a technique for the automatic segmentation of the left atrium (LA) in 10 three-dimensional (3-D) cardiac images of multi-cut computed tomography, belonging to the same subject. The mentioned technique consists of the stages of pre-processing and segmentation. The pre-processing step includes two phases. In the first phase, in order to minimize both Poisson noise and the impact of the staircase artifact, a technique called global similarity enhancement is used. This type of enhancement consists in the application of a bank of filters, softeners and a border detector, whose purpose is to generate an image in which the information of the anatomical structures that make up the original images are grouped. In the second phase, considering the filtered images, we use a priori information about the location of the mitral valve and a learning paradigm, based on vector support machines, to define a region of interest that isolates LA from neighboring anatomical structures. On the other hand, to generate the 3-D morphology of the left atrium, a segmentation stage is applied which considers the pre-processed images and a clustering algorithm based on regions growth. The proposed strategy generates 3-D segments of the left atrium in all images that make up the complete cardiac cycle of the subject considered. In order to quantify the performance of the referred technique, the Dice coefficient was considered, obtaining a good correlation between the automatic segmentations and the manual ones generated by a cardiologist |
| Disciplines: | Medicina |
| Keyword: | Sistema cardiovascular, Anatomía humana, Imágenes médicas, Aurícula izquierda, Tomografía computarizada, Segmentación de imágenes |
| Keyword: | Cardiovascular system, Human anatomy, Medical images, Left atrium, Computerized tomography, Image segmentation |
| Full text: | http://biblat.unam.mx/hevila/Revistalatinoamericanadehipertension/2016/vol11/no3/1.pdf |
