Técnica computacional no lineal para la detección de hemoventrículo, en imágenes de tomografía computarizada cerebral.
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| Title: | Técnica computacional no lineal para la detección de hemoventrículo, en imágenes de tomografía computarizada cerebral. |
|---|---|
| Alternate Title: | Non-linear computational technique for the detection of hemoventricle, in computed brain tomography images. |
| Authors: | Vera, Miguel1,2 m.avera@unisimonbolivar.edu.co, Huérfano, Yoleidy1, Contreras, Julio2, Vera, María3, Salazar, Williams3, Vargas, Sandra2, Chacón, Gerardo2, Rodríguez, Jhoel2 |
| Source: | Revista Latinoamericana de Hipertensión. 2017, Vol. 12 Issue 5, p167-173. 7p. |
| Abstract (English): | This paper propose a non-linear computational technique to segment a hematoma or intraventricular hemorrhage (IVH), present in multilayered computed tomography images. This technique consists of 4 stages developed in the threedimensional domain: pre-processing, segmentation, post-processing and intonation of parameters. The pre-processing stage is divided into two phases. In the first one, called the definition of a volume of interest (VOI), a simple thresholding algorithm is used which allows, fundamentally, to limit the IVH considered. In the second phase, identified as filtering, a filter bank is applied to reduce the impact of the artifacts and attenuate the noise present in the images. The filters that make up this phase are: the morphological erosion filter (MEF), the median filter (MF) and a filter based on the magnitude of the gradient. On the other hand, during the segmentation stage a grouping algorithm is implemented, called growth of regions (RG), which is applied to the preprocessed images. In order to compensate the effect of the MEF, the preliminarily segmented IVH is subjected to the post-processing stage, which is based on the application of a morphological dilation filter (MDF). During the intonation of parameters, the coefficient of Dice (Dc) is used to compare the segmentations of the IVH, obtained automatically, with the segmentation of the IVH generated, manually, by a neurosurgeon. The combination of parameters that generate the highest Dc, allows to establish the optimal parameters of each of the computational algorithms that make up the proposed nonlinear technique. The obtained results allow to report a Dc superior to 0.87 which indicates a good correlation between the segmentations generated by the expert neurosurgeon and those produced by the computational technique developed. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Abstract (Spanish): | Mediante este trabajo se propone una técnica computacional no lineal para segmentar un hematoma o hemorragia intraventricular (IVH), presente en imágenes de tomografía computarizada multicapa. Esta técnica consta de 4 etapas desarrolladas en el dominio tridimensional. Ellas son: pre- procesamiento, segmentación, pos-procesamiento y entonación de parámetros. La etapa de pre-procesamiento se divide en dos fases. En la primera, denominada de- finición de un volumen de interés (VOI), se emplea un algoritmo de umbralización simple el cual permite, fundamentalmente, acotar la IVH considerada. En la segunda fase, identificada como filtrado, se aplica un banco de filtros para disminuir el impacto de los artefactos y atenuar el ruido presente en las imágenes. Los filtros que conforman esta fase son: el filtro de erosión morfológica (MEF), el filtro de mediana (MF) y un filtro basado en la magnitud del gradiente. Por otra parte, durante la etapa de segmentación se implementa un algoritmo de agrupamiento, denominado crecimiento de regiones (RG), el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. A fin de compensar el efecto del MEF, la IVH segmentada preliminarmente es sometida a la etapa de posprocesamiento la cual se basa en la aplicación de un filtro de dilatación morfológica (MDF). Durante la entonación de parámetros, el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para comparar las segmentaciones de la IVH, obtenidas automáticamente, con la segmentación de la IVH generada, manualmente, por un neurocirujano. La combinación de parámetros que generan el Dc más elevado, permite establecer los parámetros óptimos de cada una de los algoritmos computacionales que conforman la técnica no lineal propuesta. Los resultados obtenidos permiten reportar un Dc superior a 0.87 lo cual indica una buena correlación entre las segmentaciones generadas por el experto neurocirujano y las producidas por la técnica computacional desarrollada. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Copyright of Revista Latinoamericana de Hipertensión is the property of Revista Latinoamericana de Hipertension and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.) | |
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Por otra parte, durante la etapa de segmentación se implementa un algoritmo de agrupamiento, denominado crecimiento de regiones (RG), el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. A fin de compensar el efecto del MEF, la IVH segmentada preliminarmente es sometida a la etapa de posprocesamiento la cual se basa en la aplicación de un filtro de dilatación morfológica (MDF). Durante la entonación de parámetros, el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para comparar las segmentaciones de la IVH, obtenidas automáticamente, con la segmentación de la IVH generada, manualmente, por un neurocirujano. La combinación de parámetros que generan el Dc más elevado, permite establecer los parámetros óptimos de cada una de los algoritmos computacionales que conforman la técnica no lineal propuesta. 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