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Procesamiento de Im ágenes: introducción

Procesamiento de Im ágenes: introducción. Stéren Chabert, Ph.D. Universidad de Valparaíso Departamento de Ingeniería Biomédica. Manipulación de contraste. Ejemplo MATLAB. Segmentación. Ejemplo (TT Alejandro Veloz). Glioblastomas Multiformes en IRM.

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Procesamiento de Im ágenes: introducción

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Presentation Transcript

  1. Procesamiento de Imágenes: introducción Stéren Chabert, Ph.D. Universidad de Valparaíso Departamento de Ingeniería Biomédica

  2. Manipulación de contraste

  3. Ejemplo MATLAB

  4. Segmentación • Ejemplo (TT Alejandro Veloz)

  5. Glioblastomas Multiformes en IRM • Tumor cerebral maligno con la mayor tasa de mortalidad y morbilidad. • Tercera causa de muerte en adultos y la segunda en niños. • Características imagenológicas • Heterogeneidad de señal en IRM. • Definición difusa de los bordes. expresión de varios dominios tumorales. dificulta su diagnóstico anatómico preciso. Fuente: Alberts et al., “Molecular Biology of the Cell”, 4th edition. Imagen ponderada en T1 con contraste Gadolinio

  6. Descripción del conjunto de imágenes disponibles Plano axial: • T1 con inyección de contraste gadolinio (secuencia SE). • T1 (secuencia FLAIR). • T2 (secuencia FSE).

  7. Definición Algoritmo Crecimiento de Regiones Es un algoritmo que busca directamente n regiones en una imagen que cumplan alguna propiedad P preestablecida.

  8. Algoritmo Crecimiento de Regiones Implementación algoritmo Principio básico: Se comienza con la selección de n puntos generadores gi, i = {1, …, i,…, n} Xuan, 1995

  9. Algoritmo Crecimiento de Regiones Implementación algoritmo Principio básico: Se comienza con la selección de n puntos generadores gi, i = {1, …, i,…, n} Cada generador seleccionado constituye una región inicial Ai g1 A1 Xuan, 1995 g2 A2

  10. Algoritmo Crecimiento de Regiones Implementación algoritmo Principio básico: A cada región Ai se agregarán todos aquellos vóxeles vecinos que cumplan un criterio de similitud predefinido. Xuan, 1995

  11. Algoritmo Crecimiento de Regiones Implementación algoritmo Principio básico: A cada región Ai se agregarán todos aquellos vóxeles vecinos que cumplan un criterio de similitud predefinido. Xuan, 1995 x: vóxel evaluado - gi: generador i seleccionado vx: vóxeles en la vecindad 8 de x - T: umbral seleccionado V: verdadero - : operador lógico and V

  12. Algoritmo Crecimiento de Regiones Implementación algoritmo Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Xuan, 1995

  13. Algoritmo Crecimiento de Regiones Implementación algoritmo Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Xuan, 1995

  14. Algoritmo Crecimiento de Regiones Implementación algoritmo Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Xuan, 1995

  15. Algoritmo Crecimiento de Regiones Implementación algoritmo Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Xuan, 1995

  16. Algoritmo Crecimiento de Regiones Implementación algoritmo Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Xuan, 1995

  17. Algoritmo Crecimiento de Regiones Implementación algoritmo Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Xuan, 1995

  18. Algoritmo Crecimiento de Regiones Implementación algoritmo Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Xuan, 1995

  19. Algoritmo Crecimiento de Regiones Implementación algoritmo Principio básico: El crecimiento de la región se controla seleccionando el umbral T. Xuan, 1995

  20. Implementación algoritmo Algoritmo Crecimiento de Regiones El usuario selecciona puntos generadores gi(i = {1, …, i, …,n}) representativos de diferentes dominios del tumor. Cada generador gi constituye Ai regiones para conformar la región tumoral final.

  21. Algoritmo Crecimiento de Regiones Postprocesamiento Problemas en la clasificación, debido a la presencia de zonas tumorales de baja intensidad.

  22. Postprocesamiento Algoritmo Crecimiento de Regiones Los vacíos internos de la región tumoral se corrigen tomando en cuenta sólo el borde externo de la región obtenida. El borde obtenido es superpuesto en la imagen original para visualizar el tumor segmentado.

  23. Interacción del usuario Algoritmo Crecimiento de Regiones

  24. Reconstrucción tridimensional

  25. Trabajo de TT Patricia Ulloa, Manuel Villalobos

  26. Isosuperficie

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