Algoritmo para la extracción de imágenes de resonancia magnética T1 usando transformaciones morfológicas en 3D

Autores/as

  • J. D. Mendiola-Santibañez CIDETEQ Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico en Electroquímica. División de Investigación y Posgrado dela Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma de Querétaro
  • I. M. Santillán Méndez División de Investigación y Posgrado dela Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma de Querétaro
  • C. Paredes Orta CIDETEQ Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico en Electroquímica
  • I. R. Terol Villalobos.com CIDETEQ Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico en Electroquímica

Resumen

 

En este artículo se presenta una composición de transformaciones morfológicas para la extracción del cerebro en imágenes de resonancia magnética T1 (MRI T1) en 3D. La propuesta hace uso de dos transformaciones morfológicas conexas, la nivelación inferior y una familia de filtros viscosos alternados secuenciales (VASFs). Las propiedades de estos operadores- las cuales consisten en el control del proceso de reconstrucción de un marcador dentro de la imagen original-, se explotan para segmentar el cerebro de 20 volúmenes de MRI T1. Los cerebros segmentados se comparan respecto a: i) segmentaciones obtenidas a partir del algoritmo BET, el cual es popular en la comunidad científica para la segmentación del cerebro; y ii) segmentaciones manuales. Los índices calculados indican que la transformación propuesta produce buenos resultados en su desempeño. El tiempo empleado por el operador durante su ejecución es aceptable además de que la propuesta puede ser implementada en Matlab.

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Publicado

2014-09-15

Cómo citar

Mendiola-Santibañez, J. D., Santillán Méndez, I. M., Paredes Orta, C., & Terol Villalobos.com, I. R. (2014). Algoritmo para la extracción de imágenes de resonancia magnética T1 usando transformaciones morfológicas en 3D. Revista Mexicana De Ingenieria Biomedica, 35(3), 211–222. Recuperado a partir de https://rmib.mx/index.php/rmib/article/view/188

Número

Sección

Artículos de Investigación

Citas Dimensions