Realce por similaridad local para la segmentación automática de la arteria aorta torácica en imágenes de tomografía computarizada cardiaca

Mediante este trabajo se propone unaestrategia para segmentar la arteriaaórtica torácica (TAA) en imágenestridimensionales (3-D) de tomografía computarizada multicapa.Esta estrategia consta de las etapas de filtrado,segmentación y entonación de parámetros. La etapa defiltrado, se emplea una técnica denominada realce porsimilaridad local (LSE) con el propósito de disminuir el impactode los artefactos y atenuar el ruido en la calidad delas imágenes. Esta técnica, combina un filtro promediador,un filtro detector de bordes (denominado black tophat) y un filtro gaussiano (GF). Por otra parte, durante laetapa de segmentación 3-D se implementa un algoritmode agrupamiento, denominado crecimiento de regiones(RG), el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas.Durante la entonación de parámetros de la estrategiapropuesta, el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado paracomparar las segmentaciones, de la TAA, obtenidas automáticamente,con la segmentación de la TAA generada,manualmente, por un cardiólogo. La combinación deparámetros que generó el Dc más elevado considerandoel instante de diástole se aplica luego a las 9 imágenestridimensionales restantes, obteniéndose un Dc promediosuperior a 0.92 lo cual indica una buena correlación entrelas segmentaciones generadas por el experto cardiólogo ylas producidas por la estrategia desarrollada