Segmentación de imágenes de resonancia magnética del cerebro utilizando redes neuronales artificiales

Abstract

El estudio de imágenes del cuerpo humano en áreas de medicina ha cobrado gran importancia en los últimos años, por lo que se han desarrollado herramientas de software para el procesamiento de señales, así como diferentes algoritmos para aislar determinadas zonas de interés de las imágenes obtenidas, para su análisis detallado por especialistas en la materia. Esto ha motivado al desarrollo de técnicas de segmentación de imágenes médicas, que varían desde procesos manuales utilizando editores gráficos, hasta sistemas automatizados que separan una imagen en diferentes zonas o categorías. En este proyecto se presenta un proceso de segmentc1ción de Imágenes de Resonancia Magnética (IRM) combinando dos técnicas, siendo la primera de éstas, basada en Redes Neuronales Artificiales (RNA) y la segunda, un crecimiento de regiones. ¡Las RNA’s han sido utilizadas en el procesamiento dE! imágenes por sus características de "aprendizaje" y generalización de patrones, que para el caso de IRM es un factor importante en la segmentación de imágenes, que en 1~ste proyecto se complementa con un algoritmo de crecimiento de región que integra categorías por medio de la agrupación de pixeles conexos, excluyendo aquellos que, aunque cumplen con características de tonos de gris no forman parte de una categoría específica.