Resumen

HEROLD GARCIA, Silena  y  ESCOBEDO NICOT, Miriela. Segmentación de imágenes de endoscopia y ultrasonido con modelos deformables. uct [online]. 2008, vol.12, n.47, pp.87-92. ISSN 1316-4821.

Las imágenes de endoscopia y ultrasonido se han convertido en uno de los métodos diagnósticos no invasivos más importantes en la medicina, porque permiten el estudio de áreas de menor tamaño y difícil acceso. La segmentación en estas imágenes es un problema parcialmente resuelto, dada la necesidad de crear nuevos métodos y optimizar los existentes para lograr una mejor automatización, debido a la repercusión diagnóstica que se deriva de este proceso. Se presenta un prototipo que permite aplicar las técnicas de segmentación con modelos deformables a imágenes de endoscopia y ultrasonido de tumores cerebrales, para lograr la detección de la zona del tumor. El procesamiento se realiza con snakes paramétricos de dos formas, empleando el gradiente de la imagen y el Flujo Vectorial Gradiente (GVF), este último debido a que permite una inicialización del snake menos exigente y mayor precisión en la detección de los contornos deseados. Esto permite resolver un porcentaje considerable de problemas prácticos relacionados con el análisis de imágenes. Durante la validación del prototipo obtenido se comprobó la eficacia del método implementado aplicándolo a varias imágenes de las modalidades referidas, y se determinó que es más eficiente y tiene mejores resultados en imágenes de endoscopia.

Palabras clave : Segmentación de Imágenes Médicas; Modelos Deformables; Endoscopia; Ultrasonido.