Mejora de La Segmentación Hepática Gracias Al Uso de Modalidad Cruzada Guiada Por Imágenes de Tc Y Rm

Los algoritmos de segmentación en imágenes de hígado son lentos e imprecisos debido al ruido y a la baja calidad de las imágenes procedentes de Tomografía Computarizada (TC) abdominal. Chan-Vese es un método de segmentación de imágenes con gran robustez frente al ruido, sin embargo es bastante lento debido al cálculo de complejas ecuaciones diferenciales parciales, especialmente para grandes conjuntos de datos médicos. Otro aspecto importante es el contraste de las imágenes de TC de hígado, pues se suele obtener un contraste muy bajo, lo que reduce la calidad general de la segmentación del hígado. En este trabajo proponemos tres mejoras en el procesamiento de imagen hepática: la mejora del contraste de imágenes de TC de baja calidad gracias a una técnica guiada de modalidad cruzada basada en ecualización y coincidencia de histogramas 2D entre imágenes de TC y Resonancia Magnética (RM); la mejora de la segmentación hepática automática; así como una paralización en GPU del método Chan-Vese. Los resultados presentan una notable mejora en la sensibilidad y precisión de la segmentación de hígado, así como un cálculo mucho más rápido, deseable para obtener durante una operación quirúrgica la segmentación del hígado en tiempo real.