Segmentación automática de la aurícula izquierda en imágenes de tomografía computarizada cardiaca - Miguel Vera (Revista Latinoamericana de Hipertensión, 2016)
Mediante el presente trabajo se propone una técnica para la segmentación automática de la aurícula izquierda (LA) en 10 imágenes cardiacas tridimensionales (3-D) de tomografía computarizada multi-corte, pertenecientes a un mismo sujeto. La mencionada técnica consta de las etapas de preprocesamiento y segmentación. La etapa de pre-procesamiento incluye dos fases. En la primera fase, a fin de minimizar tanto el ruido Poisson como el impacto del artefacto escalera, se emplea una técnica denominada realce por similaridad global. Este tipo de realce consiste en la aplicación de un banco de filtros, suavizadores y un detector de bordes, cuyo propósito es generar una imagen en la cual se agrupa la información de las estructuras anatómicas, que conforman las imágenes originales. En la segunda fase, considerando las imágenes filtradas, se utiliza información a priori acerca de la localización de la válvula mitral y un paradigma de aprendizaje, basado en máquinas de soporte vectorial, para definir una región de interés que aísla la LA de estructuras anatómicas vecinas. Por otra parte, para generar la morfología 3-D de la aurícula izquierda, se aplica una etapa de segmentación la cual considera las imágenes pre-procesadas y un algoritmo de agrupamiento basado en crecimiento de regiones. La estrategia propuesta genera las segmentaciones 3-D de la aurícula izquierda en todas las imágenes que conforman el ciclo cardiaco completo del sujeto considerado. Para cuantificar el desempeño de la referida técnica se consideró el coeficiente de Dice obteniéndose una buena correlación entre las segmentaciones automáticas y las manuales generadas por un cardiólogo.