Segmentación del hígado en imágenes de tomografía computarizada - Melanie Yusta Gómez; Marlen Pérez Díaz; Rubén Orozco Morales; Xiomara Plasencia Hernández (Centro Provincial de Información de Ciencias Médicas. Cienfuegos, 2022)
Fundamento: la segmentación del hígado utilizando datos de tomografía computarizada es el primer paso para el diagnóstico de enfermedades hepáticas. Actualmente la segmentación de estructuras y órganos, basado en imágenes, que se realiza en los hospitales del país, dista de tener los niveles de precisión que se obtienen de los modernos sistemas 3D, por lo que se requiere buscar alternativas viables utilizando el PDI sobre ordenador. Objetivo: determinar una variante eficaz y eficiente desde el punto de vista computacional en condiciones de rutina hospitalaria, para la segmentación de imágenes hepáticas con fines clínicos. Métodos: se compararon dos métodos modernos de segmentación (Graph Cut y EM/MPM) aplicándolos sobre imágenes de tomografía de hígado. Se realizó un análisis evaluativo y estadístico de los resultados obtenidos en la segmentación de las imágenes a partir de los coeficientes de Dice, Vinet y Jaccard. Resultados: con el método Graph Cut, en todos los casos, se segmentó la región deseada, incluso cuando la calidad de las imágenes era baja, se observó gran similitud entre la imagen segmentada y la máscara de referencia. El nivel de detalles visuales es bueno y la reproducción de bordes permanece fiel a la máscara de referencia. La segmentación de las imágenes por el método de EM/MPM, no siempre fue satisfactoria. Conclusiones: el método de segmentación Graph Cut obtuvo mayor precisión para segmentar imágenes de hígado.