Procesamiento de Imágenes: introducción Stéren Chabert, Ph.D. Universidad de Valparaíso Departamento de Ingeniería Biomédica
Manipulación de contraste
Ejemplo MATLAB
Segmentación Ejemplo (TT Alejandro Veloz)
Glioblastomas Multiformes en IRM Tumor cerebral maligno con la mayor tasa de mortalidad y morbilidad. Tercera causa de muerte en adultos y la segunda en niños. Características imagenológicas ▫Heterogeneidad de señal en IRM. ▫Definición difusa de los bordes. dificulta su diagnóstico anatómico preciso. expresión de varios dominios tumorales. Fuente: Alberts et al., “Molecular Biology of the Cell”, 4th edition. Imagen ponderada en T1 con contraste Gadolinio
Descripción del conjunto de imágenes disponibles Plano axial: T1 con inyección de contraste gadolinio (secuencia SE). T1 (secuencia FLAIR). T2 (secuencia FSE).
Es un algoritmo que busca directamente n regiones en una imagen que cumplan alguna propiedad P preestablecida. Algoritmo Crecimiento de Regiones Definición
Principio básico: Se comienza con la selección de n puntos generadores g i, i = {1, …, i,…, n} i = {1, …, i,…, n} Implementación algoritmo Xuan, 1995
Algoritmo Crecimiento de Regiones Principio básico: g1g1g1g1 g2g2g2g2 A1A1A1A1 A2A2A2A2 Se comienza con la selección de n puntos generadores g i, i = {1, …, i,…, n} i = {1, …, i,…, n} Cada generador seleccionado constituye una región inicial A i Implementación algoritmo Xuan, 1995
Algoritmo Crecimiento de Regiones Principio básico: A cada región A i se agregarán todos aquellos vóxeles vecinos que cumplan un criterio de similitud predefinido. Implementación algoritmo Xuan, 1995
Algoritmo Crecimiento de Regiones Principio básico: A cada región A i se agregarán todos aquellos vóxeles vecinos que cumplan un criterio de similitud predefinido. Implementación algoritmo Xuan, 1995 x: vóxel evaluado - g i : generador i seleccionado v x : vóxeles en la vecindad 8 de x - T: umbral seleccionado V: verdadero - : operador lógico and V
Algoritmo Crecimiento de Regiones Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Implementación algoritmo Xuan, 1995
Algoritmo Crecimiento de Regiones Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Implementación algoritmo Xuan, 1995
Algoritmo Crecimiento de Regiones Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Implementación algoritmo Xuan, 1995
Algoritmo Crecimiento de Regiones Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Implementación algoritmo Xuan, 1995
Algoritmo Crecimiento de Regiones Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Implementación algoritmo Xuan, 1995
Algoritmo Crecimiento de Regiones Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Implementación algoritmo Xuan, 1995
Algoritmo Crecimiento de Regiones Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Implementación algoritmo Xuan, 1995
Algoritmo Crecimiento de Regiones Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Implementación algoritmo Xuan, 1995
Algoritmo Crecimiento de Regiones El usuario selecciona puntos generadores g i (i = {1, …, i, …, n}) representativos de diferentes dominios del tumor. Cada generador g i constituye A i regiones para conformar la región tumoral final. Implementación algoritmo
Algoritmo Crecimiento de Regiones Problemas en la clasificación, debido a la presencia de zonas tumorales de baja intensidad. Postprocesamiento
Algoritmo Crecimiento de Regiones Los vacíos internos de la región tumoral se corrigen tomando en cuenta sólo el borde externo de la región obtenida. El borde obtenido es superpuesto en la imagen original para visualizar el tumor segmentado. Postprocesamiento
Algoritmo Crecimiento de Regiones Interacción del usuario
Reconstrucción tridimensional 24
Trabajo de TT Patricia Ulloa, Manuel Villalobos 25
Isosuperficie 26
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