Detección y Reconstrucción de Geometrías a Partir de Imágenes de Resonancia Magnética para Seguimiento de Tumores

Abstract

Las nuevas tecnologías de captación de imágenes en medicina han simplificado y mejorado ampliamente la tarea de los expertos médicos en el diagnóstico y seguimiento de patologías. En particular, la detección y análisis de la evolución de tumores se ha visto beneficiada por las posibilidades brindadas por dichas tecnologías y se ha convertido en un área de gran interés para el estudio, investigación y aplicación de técnicas de procesamiento digital de imágenes y visualización computacional. En este trabajo se presenta un método de segmentación de Imágenes de Resonancia Magnética (MRI) basado en un algoritmo de crecimiento de regiones. Dicho proceso de segmentación se aplica a una serie temporalmente espaciada de MRI, pertenecientes a estudios de un paciente oncológico, permitiendo obtener información detallada acerca de la evolución del tumor segmentado. Adicionalmente, a partir de la región segmentada en cada imagen se reconstruye una malla de superficie que describe la estructura del tumor. Debido a las características del algoritmo de segmentación considerado, la superficie posee por lo general un aspecto escalonado. Por esto, se ha aplicado un algoritmo iterativo que permite mejorar la calidad de los elementos de la superficie, asegurando una pérdida de volumen despreciable o nula y manteniendo el aspecto original de la malla. Considerando las sucesivas geometrías reconstruidas y mejoradas a partir de cada MRI, es posible brindar al especialista médico información relativa a la evolución del tumor en términos de volumen, pudiendo visualizar las diferencias entre diferentes estudios. Las pruebas preliminares muestran que el método permite obtener segmentaciones de calidad e información volumétrica de utilidad para el diagnóstico o seguimiento de tratamientos de tipo oncológico.