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AJEA - Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN - Segmentación automática del glioblastoma y su edema periférico utilizando Otsu, Chan-Vese y una red neuronal.
Congreso
Date:
2024Publishing House and Editing Place:
AJEASummary *
El glioblastoma multiforme es el tumor cerebral primario más agresivo y de peor pronóstico. En la actualidad, la segmentación automática de este tipo de tumores está siendo intensamente estudiada, ya que presenta importantes utilidades relacionadas con el diagnóstico y pronóstico. En este trabajo se logra una segmentación automática sobre la base de las cuatro modalidades básicas de resonancia magnética y un algoritmo combinado que articula métodos clásicos de procesamiento de imágenes y una red neuronal multicapa. La red recibe 30 características seleccionadas de intensidad y textura que clasifican cada píxel en una de cuatro clases. El algoritmo completo logra coeficientes de similitud Dice para la segmentación del 89 %, 81 %, 80 %, 66 % y 84 % para el tumor completo, tumor con realce de contraste, edema, necrosis y núcleo del tumor, respectivamente. Estos coeficientes se encuentran en el rango de los mejores obtenidos en la literatura del tema. Information provided by the agent in SIGEVAKey Words
Glioblastoma Redes neuronalesRadiómica Segmentación automática