Departamento de Computación

El análisis de las estructuras internas del cuerpo humano ha sido posible gracias al empleo de tecnologías revolucionarias de no más de treinta años como los son: la tomografía computarizada y la resonancia magnética; estas tecnologías permiten el estudio, análisis y visualización en tres dimensiones del cuerpo humano. Las tecnologías de imagenología médica y el análisis de imágenes por computadora se han convertido en una de las mayores necesidades para el campo del diagnóstico por imagen. El análisis de las imágenes médicas facilita a los especialistas la visualización, caracterización, medición y diagnóstico de enfermedades y anomalías en el cuerpo humano. Muchos de los análisis imagenológicos se realizan hoy en día de manera manual y a criterio de los especialistas. El presente trabajo plasma una propuesta que, apoyada de algoritmos computacionales, permite facilitar la búsqueda de tumores cerebrales en un estudio imageneológico de tomografía cerebral computarizada. Para su desarrollo ha sido necesaria la familiarización con el estándar de almacenamiento y distribución de imágenes médicas conocido como DICOM, así como del estudio y uso de técnicas de segmentación de imágenes digitales, finalmente el entendimiento y uso de una técnica de agrupamiento de datos que se apoya en el uso de redes neuronales artificiales. El empleo del estándar DICOM permite la extracción de una gran cantidad de información que da soporte a la imagen visual de las estructuras del cerebro, así como la interpretación de información que va más allá de una simple imagen en escala de grises, aunado a esto el análisis de secuencias axiales completas de un paciente, considerando métodos de segmentación creciente en tres dimensiones y métodos de umbralización, ayudan a poder acotar y resaltar estructuras cerebrales de interés para el especialista. Con una región acotada de búsqueda es posible utilizar métodos de agrupamiento automáticos capaces de identificar los diferentes tipos de tejidos en el cerebro y representarlos de manera más atractiva para el especialista que en su representación original. Finalmente, el trabajo de investigación y la implementación realizada se re ejan en la construcción de un software de asistencia en el diagnostico capaz de operar de manera directa con imágenes de tomografías cerebrales almacenadas en formato DICOM, a partir de las cuales se aplican algoritmos computacionales que permiten a los especialistas poder diagnosticar de manera simple y eficiente un tumor cerebral.

Abstract

The analysis of internal structures of human body has been possible by the use of revolutionary technologies such as computed tomography and magnetic resonance. These technologies allow the study, analysis and visualization of human body in three dimensions. The medical imaging and image processing have become one of the greatest needs in the medical diagnosis by images. The analysis of medical images to specialists facilitates the visualization, characterization, measurement and diagnosis of diseases and abnormalities in the human body. Many imaging analysis currently performed manually and by specialists criteria. This work embodies a proposal supported by computer algorithms that facilitates the search for brain tumors in an imaging study of cerebral computed tomography. For the development of this proposal has been necessary familiarity with the standard storage and distribution of medical images known as DICOM, as well as the study and use of image segmentation techniques and the understanding and management of data clustering technique supported by artificial neural networks. The DICOM standard allows the extraction of a large amount of information that supports the visual image of brain structures, and the interpretation of information that goes beyond a simple grayscale image, coupled with this, the complete axial sequence analysis of a patient considering methods for growing three-dimensional segmentation and thresholding that help to define and highlight brain structures of interest to the specialist. Having a region bounded of search allows the use of automatic clustering methods that allow the identification of diferent tissue types in the brain and represent an attractive way for the specialist. Finally, the research and the implementation done are re ected in the construction of software for assistance in medical diagnosis, able to operate directly with tomography brain images stored in DICOM format, from which computer algorithms are applied and that allow specialists to diagnose in a simple and eficient way a brain tumor.