Segmentación de imágenes de resonancia magnética para generar superficies de piel.

Abstract

Los métodos actuales en cirugía guiada por imágenes incluyen el aro estereotáxico y sistemas ópticos que han sido diseñados para mapear la información obtenida de las imágenes y planeamientos quirúrgicos hacia la anatomía del paciente. Actualmente en el laboratorio de radio cirugía/biología del Instituto McKnight Brain se está trabajando en el diseño de un nuevo sistema de cirugía estereotáxica. Este se utilizará para crear prototipos de máscaras hechas a la medida del paciente. Para el desarrollo de estas máscaras se requiere una representación confiable de la superficie de la piel. El molde o máscara será diseñado basándose en ésta superficie generada a partir de la segmentación de imágenes obtenidas por MRI (imágenes de resonancia magnética). Este tipo de imágenes presentan varios problemas. Estos incluyen inhomogeinidades en la intensidad a través de los cortes axiales y una relación señal a ruido baja. Debido a estos problemas la detección de los bordes basado solamente en el nivel de grises lleva a resultados incorrectos en la identificación de la superfice de la piel y por ende en el diseño de la máscara. El propósito de este proyecto es la implementación de un algoritmo de segmentación para un conjunto completo de imágenes MRI que identifique el borde de la piel con una precisión de ± 2mm y en menos de 5 minutos. Bajo éstas condiciones una máscara de dimensiones confiables puede ser diseñada. En el campo de imágenes médicas varias técnicas de segmentación pueden ser aplicadas incluyendo: region growing, watersheds, level set y active contours. Debido a las características de las MRI los ASM (active shape models) han sido elegidos. Los ASM se basan en un conjunto de imágenes de entrenamiento. De éstas imagenes se captura la variabilidad en las formas. El modelo generado junto con el método de deformación constituyen un algoritmo robusto y eficiente para la detección de contornos.