Estudio de técnicas de reconocimiento de patrones para detección de anomalías en imágenes médicas, mediante métodos multivariados y técnicas de inteligencia artificial
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2022-12-01
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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.
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Anomalías en imágenes médicas, Técnicas de procesamiento digital de imagen, Segmentación y extracción de características, Herramienta Fii ImagenJ
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