Segmentación computacional de la aurícula derecha en imágenes de tomografía cardiaca



Document title: Segmentación computacional de la aurícula derecha en imágenes de tomografía cardiaca
Journal: Revista latinoamericana de hipertensión
Database: PERIÓDICA
System number: 000436974
ISSN: 1856-4550
Authors: 1
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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
3Instituto de Bioingeniería y Diagnóstico Sociedad Anónima, San Cristóbal, Táchira. Venezuela
4Universidad de Los Andes, Hospital Central de San Cristóbal, San Cristóbal, Táchira. Venezuela
5Universidad del Zulia, Centro de Estudios de la Empresa, Maracaibo, Zulia. Venezuela
6Harvard Medical School, Brigham and Women’s Hospital, Boston, Massachusetts. Estados Unidos de América
7Universidad del Zulia, Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas "Dr. Félix Gómez", Maracaibo, Zulia. Venezuela
8Universidad Nacional Experimental del Táchira, Decanato de Investigación, San Cristóbal, Táchira. Venezuela
9Universidad de Cuenca, Cuenca, Azuay. Ecuador
10Universidad Católica de Cuenca, Facultad de Medicina, Cuenca, Azuay. Ecuador
11Universidad Andrés Bello, Facultad de Medicina, Concepción. Chile
Year:
Volumen: 10
Number: 4
Pages: 79-84
Country: Venezuela
Language: Español
Document type: Artículo
Approach: Analítico, descriptivo
Spanish abstract Se propone una estrategia para la segmentación automática de la aurícula derecha (RA) usando los 20 instantes del ciclo cardiaco de un paciente en imágenes cardiacas 3–D, de tomografía computarizada multi–corte. Tal estrategia está basada en la técnica de similaridad glogló y consta de las etapas de preprocesamiento y segmentación y entonación de parámetros. La etapa de preprocesamiento se divide en dos fases denominadas filtrado y definición de una región de interés. Estas fases son aplicadas, preliminarmente, al instante de diástole final y son las encargadas de abordar los problemas de ruido, artefactos y bajo contraste, presentes en las imágenes Durante la segmentación de la RA se consideran las imágenes preprocesadas y una técnica basada en crecimiento de regiones (RG) la cual es inicializada usando un vóxel detectado con máquinas de soporte vectorial de mínimos cuadrados. Durante la entonación de parámetros, se usa el coeficiente de Dice (Dc) para comparar las segmentaciones de la RA y la segmentación generada, manualmente, por un cardiólogo. La combinación de técnicas de filtrado que generó el Dc más elevado considerando el instante de diástole se aplica luego a las 19 imágenes tridimensionales restantes, obteniéndose un Dc promedio superior a 0.82 lo cual indica una buena correlación entre las segmentaciones generadas por un experto cardiólogo y las producidas por la estrategia desarrollada
English abstract A strategy for right atrium (RA) three-dimensional segmentation is proposed using 20 cardiac imaging multilayer computed tomography, for entire cardiac cycle of a subject. This strategy is global similarity enhancement-based technique and it comprises of pre-processing, segmentation and parameter tuning stages. The pre-processing stage is split into two phases called filtering and definition of a region of interest. These phases are preliminarily applied to end-diastole cardiac-phase and they address the noise, artifacts and low contrast images problems. During RA segmentation, the region growing algorithm is applied to the preprocessed images and it is initialized using a voxel detected with least squares support vector machines. During the parameters tuning, the Dice score (Ds) is used to compare the RA segmentations, obtained by the proposed strategy, and manually RA segmentation, generated by a cardiologist. The combination of filtering techniques that generated the highest Ds considering the end-diastole phase is then applied to the others 19 3-D images, yielding more than 0.82 average Ds indicating a good correlation between the segmentations generated by an expert cardiologist and those produced by the strategy developed
Disciplines: Medicina
Keyword: Sistema cardiovascular,
Anatomía humana,
Imágenes médicas,
Aurícula derecha,
Tomografía computarizada,
Segmentación de imágenes
Keyword: Cardiovascular system,
Human anatomy,
Medical images,
Right atrium,
Computerized tomography,
Image segmentation
Full text: http://biblat.unam.mx/hevila/Revistalatinoamericanadehipertension/2015/vol10/no4/2.pdf