Detalle de la tesis

Autores: Namias, Rafael.

Resumen: El campo del procesamiento de imágenes ha ganado un rol fundamental en el área del diagnóstico por imágenes. En particular, el desarrollo de nuevas técnicas de segmentaciónha ampliado los límites de las aplicaciones que ayudan a los especialistas en su labor diaria. Por ejemplo, en áreas como dosimetría, asistencia quirúrgica en tiempo real, análisisde fertilidad, diagnóstico de afecciones oftalmológicas, entre otras.En esta tesis se aborda el problema específico de la segmentación de órganos de la cavidad pelviana en imágenes por resonancia magnética en pacientes con posible diagnósticode prolapso. Los estudios contemplan secuencias dinámicas y volumétricas en donde se busca segmentar la vejiga, el recto y el par útero-vagina. La utilidad de este proceso se relaciona tanto a la asistencia al diagnóstico y tratamientos como a la planificación y simulación de cirugías.Como contribuciones de este trabajo de tesis, se generó un conjunto de metodologías y estrategias novedosas capaces de resolver la tarea de segmentación de los objetos de interés en los dos escenarios posibles, automatizando o disminuyendo en gran medida la necesidad de intervención por parte del especialista. A partir de la investigación realizada se logró resolver la tarea de seguimiento para la secuencias dinámicas de manera semiautomática mediante una estrategia novedosa basada en el modelo de contornos activos que extrae la localización de los bordes a partir de perfiles de intensidades y descriptores detextura. También se encontró una solución completamente automática para la detección de la vejiga mediante una metodología que utiliza técnicas de umbralizado y morfología binaria para la inicialización de un método híbrido para segmentación volumétrica, modelando el problema en el dominio espacial. En el escenario volumétrico, se introdujo un conjuntode mejoras sobre este método híbrido anteriormente desarrollado, para completar las segmentaciones de la vejiga y el recto. Además, como otro aporte, se diseñó una metodologíapara encontrar de manera automática el límite superior del recto, referencia importante para poder delimitar sólo la porción del tubo digestivo que corresponde a este órgano, utilizando conjuntamente marcadores anatómicos y técnicas de análisis de curvatura. Finalmente, se desarrolló un framework de segmentación capaz de combinar varios modelos deformablesII para la detección de múltiples estructuras de interés o de forma compleja, el cual resultó sumamente útil para abordar varios problemas de segmentación en medicina y, en particular, permitió obtener resultados prometedores para la ardua tarea de segmentación del par útero-vagina en 3D.

Grado académico: Universitario de posgrado/doctorado.

Titulo obtenido: Doctor.

Idioma: Español.

Area de conocimiento: Ciencias de la Computación.

Año: 2015

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