Aplicación de Operadores Morfológicos Multiescala y Distancia Geodésica a la Segmentación de Imágenes de Tomografía Axial Computada

PASTORE, J.; BALLARIN, V.; MOLER, E.

Paraná, Entre Rios, ARGENTINA

Congreso; XV Congreso Argentino de Bioingeniería- IV Jornadas de Ingeniería Clínica; 2005

Sociedad Argentina de Bioingeniería a través de su Regional Litoral y la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Entre Ríos

Durante los últimos años, diversos tipos de procedimientos diagnósticos y terapéuticos de tumores y masas mediastinales se llevan a cabo a través de procedimientos videotoracoscópicos. La Tomografía Axial Computada (T.A.C.) se hace indispensable para el diagnóstico de tumores y masas, sobre todo a la hora de su localización y medición exacta. En este trabajo se presenta una aplicación a la segmentación de imágenes de T.A.C. a través de técnicas basadas en principios de la Morfología Matemática. La imprecisión es propia de las imágenes reales, ya sea por la presencia de límites indefinidos entre las estructuras u objetos a segmentar, debido a una adquisición ruidosa de la imagen o directamente porque es inherente a los métodos propios de formación de las imágenes como lo es en el caso de las imágenes de T.A.C. Se presenta un método semi-automático para la segmentación de estructuras basado en la aplicación de Operadores Morfológicos Multiescala. Además de realzar y filtrar de esta manera, el método captura el interior de una curva simple cerrada utilizando la distancia geodésica. En este caso dicha curva representa el borde exterior de las diferentes estructuras del mediastino. El método permite establecer de manera exacta el borde externo de las estructuras segmentadas y a partir de éste calcular el área delimitada.