SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES MÉDICAS ORIENTADO AL CÁLCULO DE DOSIS DE RADIOTERAPIA POR EL MÉTODO DE MONTE CARLO

ERNESTO JESÚS PERINO; OCTAVIO FURLONG; JUAN PABLO D 'AMATO; JOSÉ MARÍA MASSA

Mendoza

Simposio; VI Latin American Symposium on High Performance Computing - HPCLatAm 2013; 2013

Instituto de Ciencias Básicas (ICB) de la Universidad Nacional de Cuyo - Instituto para las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (ITIC)

Utilizando técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes (PDI), se desarrolló e implementó un método de segmentación orientando su uso a la planificación de tratamientos de radioterapia. La segmentación de tejidos en estudios de imágenes médicas es un problema de gran relevancia dentro de la bioingeniería, con soluciones que se aplican en el diagnóstico médico y la planificación de tratamientos. Actualmente, la segmentación por umbralización basada en el histograma no permite diferenciar correctamente los tejidos para su posterior utilización en la planificación de tratamientos de radioterapia. El desafío del presente trabajo consistió en lograr una segmentación que identifique y aísle regiones de interés (ROI - Region of Interest), con una precisión adecuada para su implementación en la planificación de tratamientos de radioterapia por el método de Monte Carlo. Para ello se empleó el método de Crecimiento de Regiones (Region Growing); utilizando una función dependiente del valor de la intensidad de píxeles como criterio de similitud. Este método se implementó a través de un procedimiento iterativo y recursivo, resultando más eficiente el último respecto del tiempo de ejecución. La implementación del método de segmentación brinda la posibilidad de reducir sustancialmente el tiempo requerido en algunos procedimientos médicos, específicamente en la pre-planificación de tratamientos de radioterapia, contribuyendo a que éstos se desarrollen con mayor efectividad, precisión y menor riesgo. Además, este método permite obtener segmentaciones de mejor calidad que las obtenidas por otros métodos como el de umbralización basada en el análisis del histograma. Para la Visualización o Rendering 3D, se requiere de gran capacidad de cálculo, utilizando para ello la Biblioteca Gráfica OpenGL, que es una interfaz con la unidad de procesamiento gráfico (GPU). La GPU está especialmente diseñada para realizar cálculos intensivos y altamente paralelos, permitiendo generar una vista interactiva para el usuario, el que puede cambiar el punto de vista.