Segmentación automática del hígado en imágenes de tomografía computarizada
Journal Title: Ciencias Matemáticas - Year 2024, Vol 37, Issue 1
Abstract
La segmentación automática de hígado facilita la detección de anomalías hepáticas a partir de imágenes de tomografía computarizada. La segmentación manual de estructuras y órganos no alcanza los niveles de precisión con los que cuentan los modernos sistemas automáticos 3D. Esta investigación se basa en encontrar una alternativa eficaz y eficiente para la realización de esta tarea en rutina clínica. El objetivo es comparar tres métodos de segmentación automática del hígado, a partir de imágenes de tomografía. Los métodos comparados fueron k-means plus, campos aleatorios ocultos de Markov y red neuronal de mapas auto-organizados. Para la comparación se realizó un análisis estadístico y computacional de los resultados de la segmentación. Se utilizaron como métricas de calidad de la segmentación el coeficiente de Dice, la distancia promedio de superficie promedio y la distancia superficial simétrica máxima en 20 tomografías abdominales. De los tres métodos analizados, se comprobó que todos lograron una correcta segmentación, pero k-means plus consiguió una mejor precisión con menos tiempo de cómputo y menor tasa de fallos. Se concluye que k-means plus puede ser adecuado para su utilización en la rutina clínica. / Automatic liver segmentation facilitates the detection of liver abnormalities from computed tomography images. Manual segmentation of structures and organs does not reach the precision levels of modern 3D automatic systems. This research is based on finding an effective and efficient alternative to perform this task in clinical routine. The objective is to compare three methods of automatic liver segmentation from tomography images. The methods compared were k-means plus, hidden Markov random fields and neural network of self-organizing maps. Statistical and computational analysis of the segmentation results was performed for comparison. Dice coefficient, average average surface distance and maximum symmetric surface distance in 20 abdominal tomographies scans were used as segmentation quality metrics. Of the three methods analyzed, all were found to achieve correct segmentation, but k-means plus achieved better accuracy with less computation time and lower failure rate. It is concluded that k-means plus may be suitable for use in clinical routine.
Authors and Affiliations
Lázaro Ramón Caraballo Rodríguez, Marlen Pérez Díaz, Rubén Orozco Morales
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- DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.14577046
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