Revista de Ingeniería Biomédica y Dispositivos Médicos
Acceso abierto

abstracto

Detección y segmentación de vasos sanguíneos multiescala en resonancias magnéticas de mama

Gilad Kahala, Miri Sklair y Hedva Spitzer

Se propone un algoritmo para realizar la segmentación de vasos sanguíneos en resonancias magnéticas de mama en 3D. Los vasos sanguíneos juegan un papel fundamental como herramienta adicional para detectar tumores. Los radiólogos utilizan una proyección de máxima intensidad para la exposición de la vasculatura. La mama es un órgano desafiante en la detección de estructuras vasculares, debido al sesgo de ruido y la presencia de tejidos grasos. Existen varios algoritmos existentes para la detección de vasos sanguíneos en imágenes de resonancia magnética, pero estos suelen resultar insuficientes cuando se trata de la mama. Nuestro algoritmo proporciona un modelo tridimensional de los vasos sanguíneos mediante la mejora de la textura seguida de métodos basados en Hessian. Además de esto, abordamos la terminación de los vasos sanguíneos empleando el seguimiento de la línea central, donde las semillas son los puntos finales de los vasos sanguíneos desprendidos que se encuentran mediante la esqueletización. Los resultados se compararon con los modelos dorados segmentados manualmente definidos por radiólogos en 24 pacientes diferentes, lo que arrojó una sensibilidad del 86 % a la verdad del terreno y una especificidad del 88,3 %. Parece que con la aplicación de la detección de masas como último paso, nuestro algoritmo proporciona una herramienta útil para la mejora del tumor y la detección automatizada del cáncer de mama.