Segmentación de objetos en volúmenes de datos por medio de técnicas de contornos deformables

Abstract

La segmentación de objetos en volúmenes de datos consiste en aislar y ubicar un objeto desde datos provenientes de tomografías computarizadas, por ultrasonidos, resonancia nuclear magnética o cualquier otro método de inspección no invasivo, donde se posee información interna de las estructuras por medio de datos en las tres dimensiones del espacio. Como objetivo en esta tesis se plantea la utilización de contornos deformables, o en este caso, superficie deformable para la segmentación de objetos al interior de los volúmenes de datos. Esta técnica ha sido estudiada en diversas universidades y con aplicaciones directas en el área médica para la cubicación de tumores, análisis de huesos, por mencionar algunas. Como objetivos en estas investigaciones se buscan segmentaciones más exactas y tiempos de procesamientos menores a través de combinaciones de técnicas como lo son las redes neuronales, paralelización de programas, algoritmos genéticos u otras técnicas metaheurísticas al procesamiento de imágenes. Para lograr los objetivos se utilizó la librería de código libre VTK, la cual provee la lectura y visualización de los datos. La implementación de la superficie deformable se obtuvo a través de la adición de una dimensión a los contornos deformables los cuales son moldeados gracias a fuerzas que se definen de la estructura en deformación (contorno o superficie) y de la imagen a segmentar, logrando ubicarlos en el borde del objeto de interés. Los resultados fueron satisfactorios en tres tipos de volúmenes de datos, a los que se le aplicó tres técnicas de búsqueda (Greedy, Simulated Annealing, Simulated Annealing Threshold Accepting) para la minimización de un funcional de energía que rige la estructura deformable.