Segmentación seiiautomática del volumen del hígado en imágenes de tomografía computriizada / Semi-Automatic Liver Volume Segmentation in Computed Tomography Images
Acta biol. colomb
;
15(3): 261-274, dic. 2010.
Artigo
em Espanhol
| LILACS
| ID: lil-635044
RESUMEN
El volumen del hígado es un parámetro determinante en cirugía para la extracción de tumores, trasplantes, y en tratamientos de regeneración. Generalmente, la estimación de este volumen se calcula a partir de segmentaciones manuales realizadas por especialistas, siendo éste un proceso tedioso y con poca reproducibilidad de sus resultados. En este trabajo se presenta un método semiautomático para la segmentación del volumen del hígado en imágenes de TAC. El método consiste en superponer manualmente una superficie de triángulos en las imágenes, y deformarla por medio de una ecuación de movimiento asociada a cada uno de sus vértices, para delimitar las fronteras del hígado. La dinámica de la superficie depende de información de intensidades y gradientes, y de relaciones de vecindad entre los vértices, hasta cumplir un número de iteraciones. Comparaciones entre las segmentaciones del método con las segmentaciones de referencia en 20 estudios de TAC, muestran la adaptabilidad de la superficie a la forma y fronteras difusas del hígado, dos de los principales problemas de la segmentación.
ABSTRACT
Liver volume is a significant parameter in surgery for tumor extraction, transplants, and regeneration treatments. Generally, the volume estimation is obtained from manual segmentations performed by specialists, resulting in a tedious process with low reproducibility. In this work a semi-automatic method for the liver volume segmentation in CT images is presented. The method consist in manually superimpose a triangular surface on the images, and use a movement equation associated to each vertex to deform the surface and delimit the liver boundaries. Surface dynamics depend on intensity and gradient information, and neighboring relationships between vertices, until a fixed number of iterations is reached. Comparison between the obtained results and reference segmentations in 20 CT scans, show the surface adaptability to the shape and the diffuse boundaries of the liver, two of the principal segmentation problems.
Texto completo:
DisponíveL
Índice:
LILACS (Américas)
Tipo de estudo:
Guia de Prática Clínica
Idioma:
Espanhol
Revista:
Acta biol. colomb
Assunto da revista:
Biologia
Ano de publicação:
2010
Tipo de documento:
Artigo
País de afiliação:
Colômbia
Instituição/País de afiliação:
Universidad Nacional de Colombia/CO
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