Detección automática de tejido blando nasal en CT-Scan y MRI utilizando Random Forests

PAZOS, B.A.; NAVARRO, P.; MORALES, L.; CINTAS, C.

Buenos Aires

Congreso; Congreso; JAIIO - CAIS - Congreso Argentino de Informática y Salud; 2018; 2018

SADIO

Este trabajo presenta un procedimiento sencillo para la detección automática de tejido blando nasal a partir de imágenes médicas de tipo CT-Scan y MRI. Para dichas imágenes, inicialmente se aplica un procedimiento de segmentación manual y técnicas de procesamiento digital de imágenes para la confección de un dataset de entrenamiento, conteniendo los valores de cada pixel de la imagen por un lado y 4 valores que representan el área de interés a detectar por otro. Posteriormente, se utilizan métodos de pre-procesamiento de datos sobre estas imágenes para ser utilizadas como conjunto de entrenamiento, validación y prueba de un estimador, empleando un algoritmo basado en un modelo de regresión multi-salida denominado Random Forest. Este último es capaz de detectar automáticamente el área de la imagen en la cual se encuentra el tejido blando nasal prediciendo simultáneamente los 4 valores que representan los bordes del área de interés mencionada.