Segmentación rápida de huesos basada en regiones en imágenes TAC

En este trabajo se presenta una técnica de segmentación automática de huesos en imágenes TAC sencilla y muy rápida que permite implementar la segmentación de volúmenes TAC en cuestión de pocos segundos. La segmentación automática de estructuras óseas es de especial interés para los radiólogos y cirujanos para analizar enfermedades óseas o para planificar algunas intervenciones quirúrgicas. Esta segmentación es una tarea complicada ya que los huesos suelen presentar intensidades que solapan con las de los tejidos circundantes (músculos, órganos, etc). Esta superposición se debe principalmente a la composición de los huesos y a la presencia de algunas enfermedades tales como osteoartritis, osteoporosis, etc Por otra parte, la segmentación de las estructuras óseas es una tarea que requiere mucho tiempo debido a la esencia 3D de los huesos. Por lo general, esta segmentación se implementa de forma manual o con algoritmos usando técnicas simples tales como umbralización y que por tanto proporcionan malos resultados. En este trabajo, el algoritmo propuesto hace uso de técnicas de umbralización, detección de bordes y análisis de regiones y es comparada con varias técnicas presentes en el estado del arte que utilizan Level Sets y algoritmos de maximización de flujo. Para efectuar las comparaciones se han utilizado veinte imágenes de TACs y se han calculado diferentes coeficientes como DICE, sensitividad, sensibilidad y valor predictivo positivo (VPP) para evaluar el rendimiento de nuestra aplicación. Se obtuvieron los valores DICE y sensibilidad superiores al 0,91 y 0,97 respectivamente.