Mejoramiento de la segmentación arterial coronaria a través del modelamiento del volumen parcial en imágenes de tomografía computarizada / Coronar y arter y segmentation improvement thro ugh partial volume modeling in CT images

RESUMEN

En este artículo se propone un modelo estadístico de volumen parcial (VP) para mejorar la segmentación 3D de imágenes de tomografía computarizada (TC) cardiaca. Los efectos causados por el VP representan un reto en la separación arterial de las cavidades cardiacas, porque causan desbordamientos y segmentaciones erróneas. La propuesta incluye un campo aleatorio de Markov junto con un esquema de pesos modificado. Además, se utilizaron fantasmas sintéticos para evaluar la precisión del método, así como para determinar los parámetros de configuración ideales. Se usaron las imágenes de ocho pacientes, a fin de evaluar el método sobre datos reales, y se comparó el desempeño del esquema de pesos modificado con el esquema tradicional. También se demostró la capacidad del método para mejorar la segmentación cuando se usa en conjunto con un algoritmo de extracción de la línea central arterial.

ABSTRACT

In this article it is proposed a statistic model of Partial Volume (VP in spanish) to improve the 3D segmentation of Heart CT images. The effects caused by the VP represent a challenge in the arterial separation of the heart cavities because they cause overflowing and wrong segmentations. The proposal includes a random Markov field along to a modified weight scheme. Besides, synthetic ghosts where used to asses the precision of the method as well as to determine the parameters of ideal settings. The images of eight patients were used to evaluate the method based on real data and the performance of the modified weight scheme was compared with the traditional scheme. The ability of the method to improve the segmentation was proved when it was used along with a central arterial line extraction algorithm.