Segmentación del hígado en imágenes de tomografía computarizada
<p><strong>Fundamento:</strong> la segmentación del hígado utilizando datos de tomografía computarizada es el primer paso para el diagnóstico de enfermedades hepáticas. Actualmente la segmentación de estructuras y órganos, basado en imágenes, que se realiza en los hospitales del pa...
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Centro Provincial de Información de Ciencias Médicas. Cienfuegos
2022-03-01
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| Series: | Medisur |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://medisur.sld.cu/index.php/medisur/article/view/5375 |
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| author | Melanie Yusta Gómez Marlen Pérez Díaz Rubén Orozco Morales Xiomara Plasencia Hernández |
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| author_sort | Melanie Yusta Gómez |
| collection | DOAJ |
| description | <p><strong>Fundamento:</strong> la segmentación del hígado utilizando datos de tomografía computarizada es el primer paso para el diagnóstico de enfermedades hepáticas. Actualmente la segmentación de estructuras y órganos, basado en imágenes, que se realiza en los hospitales del país, dista de tener los niveles de precisión que se obtienen de los modernos sistemas 3D, por lo que se requiere buscar alternativas viables utilizando el PDI sobre ordenador.<br /><strong>Objetivo:</strong> determinar una variante eficaz y eficiente desde el punto de vista computacional en condiciones de rutina hospitalaria, para la segmentación de imágenes hepáticas con fines clínicos.<br /><strong>Métodos:</strong> se compararon dos métodos modernos de segmentación (Graph Cut y EM/MPM) aplicándolos sobre imágenes de tomografía de hígado. Se realizó un análisis evaluativo y estadístico de los resultados obtenidos en la segmentación de las imágenes a partir de los coeficientes de Dice, Vinet y Jaccard.<br /><strong>Resultados:</strong> con el método Graph Cut, en todos los casos, se segmentó la región deseada, incluso cuando la calidad de las imágenes era baja, se observó gran similitud entre la imagen segmentada y la máscara de referencia. El nivel de detalles visuales es bueno y la reproducción de bordes permanece fiel a la máscara de referencia. La segmentación de las imágenes por el método de EM/MPM, no siempre fue satisfactoria.<br /><strong>Conclusiones:</strong> el método de segmentación Graph Cut obtuvo mayor precisión para segmentar imágenes de hígado.</p> |
| format | Article |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1727-897X |
| language | Spanish |
| publishDate | 2022-03-01 |
| publisher | Centro Provincial de Información de Ciencias Médicas. Cienfuegos |
| record_format | Article |
| series | Medisur |
| spelling | doaj-art-9ff308c55f9a411ca16d8ff19f88a1b22025-01-30T21:28:58ZspaCentro Provincial de Información de Ciencias Médicas. CienfuegosMedisur1727-897X2022-03-012022572712113Segmentación del hígado en imágenes de tomografía computarizadaMelanie Yusta Gómez0Marlen Pérez Díaz1Rubén Orozco Morales2Xiomara Plasencia Hernández3Universidad Central Marta Abreu de Las Villas. Villa Clara. Cuba.Universidad Central Marta Abreu de Las Villas. Villa Clara. Cuba.Universidad Central Marta Abreu de Las Villas. Villa Clara. Cuba.Hospital Provincial Universitario Oncológico Dr. Celestino Hernández Robau. Villa Clara. Cuba.<p><strong>Fundamento:</strong> la segmentación del hígado utilizando datos de tomografía computarizada es el primer paso para el diagnóstico de enfermedades hepáticas. Actualmente la segmentación de estructuras y órganos, basado en imágenes, que se realiza en los hospitales del país, dista de tener los niveles de precisión que se obtienen de los modernos sistemas 3D, por lo que se requiere buscar alternativas viables utilizando el PDI sobre ordenador.<br /><strong>Objetivo:</strong> determinar una variante eficaz y eficiente desde el punto de vista computacional en condiciones de rutina hospitalaria, para la segmentación de imágenes hepáticas con fines clínicos.<br /><strong>Métodos:</strong> se compararon dos métodos modernos de segmentación (Graph Cut y EM/MPM) aplicándolos sobre imágenes de tomografía de hígado. Se realizó un análisis evaluativo y estadístico de los resultados obtenidos en la segmentación de las imágenes a partir de los coeficientes de Dice, Vinet y Jaccard.<br /><strong>Resultados:</strong> con el método Graph Cut, en todos los casos, se segmentó la región deseada, incluso cuando la calidad de las imágenes era baja, se observó gran similitud entre la imagen segmentada y la máscara de referencia. El nivel de detalles visuales es bueno y la reproducción de bordes permanece fiel a la máscara de referencia. La segmentación de las imágenes por el método de EM/MPM, no siempre fue satisfactoria.<br /><strong>Conclusiones:</strong> el método de segmentación Graph Cut obtuvo mayor precisión para segmentar imágenes de hígado.</p>http://medisur.sld.cu/index.php/medisur/article/view/5375procesamiento de imagen asistido por computadortomografía computarizada por rayos xhígado |
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