Informe científico de investigador: del Fresno, Mirta Mariana (2013)

La labor realizada durante el período informado está fuertemente asociada con el desarrollo y evaluación de estrategias de procesamiento y segmentación de imágenes digitales, orientados a aplicaciones en medicina. En esta área de investigación se enmarcan las distintas líneas de trabajo de los 3 becarios doctorales que dirijo y los 2 que co-dirijo y también se orientan la mayoría de las tesis de grado y beca de inicio a la investigación que superviso. Esta área de investigación, que junto a otro investigador lideramos, se está consolidando dentro del Instituto PLADEMA, habiendo dado origen a una línea de financiamiento PICT que se encuentra en su 3° año de ejecución y a la presentación de proyectos FONARSEC y PICT de la actual convocatoria. Cabe destacar que los métodos que se desarrollan se busca aplicarlos a casos concretos de interés médico y a problemas de aplicación en centros de diagnóstico e instituciones de salud. Durante el periodo informado se han publicado 4 trabajos en revistas científicas indexadas por los principales buscadores y a 3 presentaciones en congresos nacionales. Además, otros 4 trabajos se encuentran en proceso de revisión. Entre los aspectos particulares en los que se trabajó, se destacan los siguientes: - Se avanzó en la adaptación del método de segmentación mediante un enfoque integrado de regiones y superficies deformables, a fin de aplicarlo en detección de estructuras complejas o pobremente contrastadas, como el caso de órganos pélvicos en imágenes de resonancia magnética. El modelo se completó con un módulo de detección y tratamiento de auto-colisiones en las mallas de superficie asociadas. Un trabajo derivado del estudio ya fue publicado al cabo del periodo en la revista indexada Computerized Medical Imaging and Graphics y otro trabajo se encuentra en revisión. - Se estudió acerca de la incorporación de información de textura en los algoritmos de segmentación de objetos de interés dentro de la imagen. En particular, se consideró la detección de las paredes arteriales en imágenes de ultrasonido intravascular mediante modelos deformables, dando origen a una publicación en la revista Mecánica Computacional. También se aplicó la investigación a la segmentación de estructuras tumorales en imágenes de MRI y órganos abdominales de CT, utilizando indicadores de textura a fin de guiar la evolución del crecimiento de regiones para inicializar un modelo de superficies activas. Este estudio se presentó en un congreso nacional. - En relación al procesamiento de imágenes de ultrasonido, se avanzó también en el desarrollo de estrategias de restauración de información faltante o dañada por ruido y otros artefactos durante su captura. Para esto se consideraron adaptaciones de la técnica de inpainting digital, comúnmente empleadas en otras aplicaciones como cine y video, y se propuso otro algoritmo basado en la votación de tensores. La primera permite reconstruir información mediante interpolación y el segundo brinda una alternativa robusta y eficiente para la reducción de ruido en la imagen y la recuperación de saliencias que pueden ayudar en la restauración. Esta línea dio origen a dos publicaciones en la revista Mecánica Computacional y a tres publicaciones en revistas internacionales indexadas que se encuentran en revisión. - Se inició la investigación sobre la integración de métodos de clasificación y segmentación difusa con modelos deformables, evaluando la posibilidad de aplicarlos a imágenes multiespectrales. Un primer estudio para segmentación automática de tejidos cerebrales se presentó en un congreso nacional