Realce por similaridad local para la segmentación automática de la arteria aorta torácica en imágenes de tomografía computarizada cardiaca - Julio Contreras-Velásquez (Revista Latinoamericana de Hipertensión, 2017)
Mediante este trabajo se propone una estrategia para segmentar la arteria aórtica torácica (TAA) en imágenes tridimensionales (3-D) de tomografía computarizada mul - ticapa. Esta estrategia consta de las etapas de filtrado, segmentación y entonación de parámetros. La etapa de filtrado, se emplea una técnica denominada realce por similaridad local (LSE) con el propósito de disminuir el im - pacto de los artefactos y atenuar el ruido en la calidad de las imágenes. Esta técnica, combina un filtro promedia - dor, un filtro detector de bordes (denominado black top hat) y un filtro gaussiano (GF). Por otra parte, durante la etapa de segmentación 3-D se implementa un algoritmo de agrupamiento, denominado crecimiento de regiones (RG), el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. Durante la entonación de parámetros de la estrategia propuesta, el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para comparar las segmentaciones, de la TAA, obtenidas au - tomáticamente, con la segmentación de la TAA genera - da, manualmente, por un cardiólogo. La combinación de parámetros que generó el Dc más elevado considerando el instante de diástole se aplica luego a las 9 imágenes tridimensionales restantes, obteniéndose un Dc promedio superior a 0.92 lo cual indica una buena correlación entre las segmentaciones generadas por el experto cardiólogo y las producidas por la estrategia desarrollada.