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

PAZOS, B.A.; NAVARRO, P.; MORALES, A. L.; CINTAS, C.; TRUJILLO, A.; DE AZEVEDO, S.; GONZÁLEZ-JOSÉ, R.; DELRIEUX, C.

Capital Federal, Buenos Aires

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

SADIO

Este trabajo presenta un procedimiento sencillo para la de-tecci ́on autom ́atica de tejido blando nasal a partir de im ́agenes médicas de tipo CT-Scan y MRI. Para dichas iḿagenes, inicialmente se aplica un procedimiento de segmentación manual y t ́ecnicas de procesamiento digital de im ́agenes para la confecci ́on de un dataset de entrenamiento,conteniendo los valores de cada pixel de la imagen por un lado y 4 valores que representan el  ́area de inter ́es a detectar por otro. Posteriormente, se utilizan m ́etodos de preprocesamiento 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 ́area de la imagen en la cual se encuentra el tejido blando nasal prediciendo simult ́aneamente los 4 valores que representan los bordes del  ́area de inter ́es mencionada.