Caracterización y segmentación de surcos cerebrales en imágenes de tomografía computarizada
Resumen
México cuenta con 3.4 tomógrafos por un millón de habitantes y con 1.5 equipos de resonancia magnética por un millón de habitantes sin embargo la mayoría de los atlas cerebrales en la actualidad se encuentran diseñados para su uso exclusivo en imágenes de resonancia magnética comprometiendo el potencial de su uso. Se carecen de estructuras para la formación de un atlas cerebral que permita el uso de imágenes en CT como lo son los surcos cerebrales, puntos de referencia macroscópicos importantes que permiten distinguir las diferentes áreas funcionales del cerebro. El objetivo fue caracterizar y segmentar surcos cerebrales en imágenes de tomografía computarizada para su aplicación en atlas cerebrales. Al implementarse técnicas de lógica difusa y visión por computadora se caracterizaron y se segmentaron los surcos cerebrales a partir de imágenes de tomografía computarizada, 32 casos de 1.5 mm de grosor. Dicha caracterización se realizó mediante las Unidaded Hounsfield y su anatomía. La clasificación de los surcos cerebrales parte de la función de pertenencia de distribución acumulativa presentada por Gordillo, la validación cuantitativa de este trabajo muestra una sensibilidad del 97% y una especificad del 96.55%.
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