Segmentación de Imágenes Médicas orientado al cálculo de dosis por el Método de Monte Carlo

PERINO ERNESTO JESÚS ; MASSA JOSÉ MARÍA ; D´AMATO JUAN PABLO ; FURLONG OCTAVIO J.

Villa Carlos Paz, Córdoba

Congreso; 97ª Reunión Nacional de la Asociación Física Argentina; 2012

Asociación de Física Argentina (AFA)

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 diagnostico médico y la planificación de tratamientos. El desafío del presente trabajo consistió en lograr una segmentación lo más precisa posible, que identifique regiones de interés. Para ello se empleó el método de Region Growing (Crecimiento de Regiones); el cual se apoya en la propiedad de similitud entre píxeles vecinos, evaluando la semejanza en intensidad. Este método se implementó a través de un procedimiento iterativo y recursivo, resultando más eficiente el último respecto del tiempo de ejecución. El desarrollo del método de Segmentación brinda la posibilidad de reducir sustancialmente el tiempo requerido en algunos procedimientos médicos, contribuyendo a que estos 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 histograma.