Estudio de técnicas de reconocimiento de patrones para detección de anomalías en imágenes médicas, mediante métodos multivariados y técnicas de inteligencia artificial

Abstract

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. Los conceptos de la detección de anomalías, han sido aplicados en muchos estudios de análisis de imágenes médicas. En estos casos, se trata de encontrar anomalías asociadas a varias partes del cuerpo como pueden ser hemorragias, fracturas, sangramientos, tumores, etc. En dichos estudios suelen emplearse varias modalidades de adquisición de imágenes como son la resonancia magnética (RM), los rayos X, la tomografía computarizada (TC), entre otras. El análisis de los cambios estructurales del cerebro a través de IRM puede proveer información útil para el diagnóstico médico. La adquisición de IRM, es una técnica no invasiva que utiliza el fenómeno de la resonancia magnética para obtener información detallada sobre la estructura y composición del cuerpo. La Imágenes de Resonancia Magnética (IRM), es utilizada en la actualidad, principalmente en medicina para observar alteraciones en los tejidos y detectar cáncer y otras patologías. La tarea de reconocimiento de patrones en imágenes, requiere de aprendizaje y de funciones apropiadas de clasificación, que asignen un determinado parámetro de entrada que por lo general es representado con un vector que contiene los atributos de cada una de las clases. De las imágenes se extraen regiones de tejidos sanos las cuales se usan para crear un modelo de lo que se considera normal (modelo de fondo) obteniendo varias clases “normales‘. En el presente trabajo se propone un esquema que ayude al acondicionamiento de la imagen para ser evaluada médicamente y finalizar con la extracción de características de la misma utilizando esta información para determinar anomalías asociadas a ciertas patologías neuronales.