ABSTRACT
In this paper, a semi-automated method for brain hematoma and edema segmentation, and volume measurement using computed tomography imaging is presented. This method combines a region growing approach to segment the hematoma and a level set segmentation technique to segment the edema. The main novelty of this method is the strategy applied to define the propagation function required by the level set approach. To evaluate the method, 18 patients with brain hematoma and edema of different size, shape and location were selected. The obtained results demonstrate that the proposed approach provides objective and reproducible segmentations that are similar to the manually obtained results. Moreover, the processing time of the proposed method is about 4 min compared to the 10 min required for manual segmentation.
Subject(s)
Algorithms , Artificial Intelligence , Brain Edema/diagnostic imaging , Cerebral Hemorrhage, Traumatic/diagnostic imaging , Pattern Recognition, Automated/methods , Radiographic Image Interpretation, Computer-Assisted/methods , Tomography, X-Ray Computed/methods , Adolescent , Adult , Diagnosis, Differential , Female , Humans , Male , Middle Aged , Radiographic Image Enhancement/methods , Reproducibility of Results , Sensitivity and Specificity , Young AdultABSTRACT
Las enfermedades autoinmunes del tejido conectivo son una serie de procesos de etiología desconocida y mecanismos patogénicos diferentes cuya verdadera incidencia de consultas en los servicios de urgencias es desconocida, dada su baja prevalencia en la población general y la accesibilidad de estos pacientes a los equipos médicos que realizan su seguimiento. Sin embargo, pueden afectar a diversos órganos y sistemas, lo que hace preciso tenerlas presentes en el diagnóstico diferencial. Se abordan en esta revisión por aparatos los motivos de consulta más habituales que requieren atención médica aguda, bien sea como inicio de la enfermedad, bien como complicación de la misma en pacientes previamente diagnosticados y en los que son necesarios, para su sospecha diagnóstica y tratamiento, los servicios de urgencias (AU)
