Métodos discretos para la registración de imágenes médicas : un algoritmo para el caso slice-to-volume

La registración de imágenes es uno de los problemas clásicos dentro del campo de la visión computacional y el procesamiento de imágenes medicas, que permite establecer relaciones de correspondencia entre imágenes que no resultan obvias para el ojo humano. Dichas imágenes pueden haber sido capturad...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Porchetto, Roque, Stramana, Franco
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas 2016
Materias:
Ingeniería de sistemas
Medicina
Procesamiento de imágenes
Imágenes médicas
STV
Acceso en línea:http://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/1444
Aporte de:
Repositorio Institucional de Acceso Abierto (RIDAA) de Universidad Nacional del Centro
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description La registración de imágenes es uno de los problemas clásicos dentro del campo de la visión computacional y el procesamiento de imágenes medicas, que permite establecer relaciones de correspondencia entre imágenes que no resultan obvias para el ojo humano. Dichas imágenes pueden haber sido capturadas en distintos instantes de tiempo, utilizando diferentes sensores o desde diversos puntos de vista. Un tipo particular de algoritmo de registración, conocido como registración sliceto- volume (corte a volumen o STV por sus siglas en ingles), ha despertado el interés de la comunidad científica durante los últimos años dado que puede ser aplicado en problemas sumamente relevantes como la fusión de imágenes para cirugías guiadas por imagen y la corrección de movimiento en reconstrucción de volúmenes. La registración STV (donde una imagen de corte 2D es registrada con un volumen 3D) suele ser formulada como un problema de optimización y resuelta utilizando métodos continuos estándar. En este trabajo final de carrera, se discute una formulación alternativa donde la tarea es formulada como un problema de etiquetado discreto sobre grafos. Inspirado en trabajos previos sobre estimación discreta de transformaciones lineales usando Markov Random Fields (MRF), se modela la problemática utilizando un MRF de a pares, donde los nodos están asociados a los parámetros de la transformación rígida, y las aristas representan la relación entre las variables. Se compara el rendimiento del método propuesto con una formulación continua optimizada por medio del algoritmo Nelder-Mead Simplex, y se discute como esta puede ser utilizada para mejorar la precisión del enfoque propuesto. El método es validado utilizando un dataset monomodal compuesto por imágenes de resonancia magnética (MRI) de un corazón latiendo. Los resultados obtenidos se muestran prometedores, demostrando el potencial del método propuesto.
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