Identificación automática de nervios periféricos usando técnicas de aprendizaje automático y modelos de forma y apariencia

En este trabajo se presenta una herramienta para la segmentación automática de estructuras nerviosas en imágenes de ultrasonido, la cual tiene como finalidad servir como asistencia para los anestesiólogos en procedimientos de bloqueo de nervios periféricos o PNB por sus siglas en inglés (Peripheral Nerve Blocking). La idea principal de este trabajo es automatizar un modelo de forma y apariencia, el cual requiere de la inicialización por parte de un experto. Esta automatización se lleva a cabo a partir de un modelo de clasificación basado en máquinas de soporte vectorial (SVM), el cual define de manera automática una región de interés (ROI) donde encuentra una estructura nerviosa. Esta ROI es posteriormente usada para la inicialización del modelo de forma y apariencia nombrado anteriormente. La metodología propuesta es probada sobre una base de datos compuesta por imágenes de ultrasonido correspondientes a los nervios cubital y mediano. Los resultados obtenidos comprueban que la metodología propuesta permite de manera automática identificar estructuras nerviosas en imágenes de ultrasonido