Comparación de Algoritmos de Segmentación de Ruido Aplicados a Imágenes de Resonancia Magnética

Eduardo Barbará Morales, Reinier Sánchez Bao, Evelio R. González Dalmau

Resumen


En el estudio y diagnóstico de pacientes pediátricos que presentan tumores en el sistema nervioso central (SNC), se emplean imágenes de Resonancia Magnética (RM) para cuantificar, evaluar y documentar las terapias y tratamientos aplicados. Estas imágenes se ven afectadas por ruidos, principalmente producto del movimiento del paciente en el período de estudio y en el proceso de adquisición de la imagen. En este trabajo se proponen dos algoritmos sencillos y eficientes para realizar la segmentación del ruido presente en las imágenes, analizando su histograma característico. Estas técnicas de segmentación de ruido permiten obtener imágenes a las cuales se les ha segmentado y puesto a cero una cierta cantidad de pixeles, con lo cual es posible disminuir el tiempo de cómputo en procesamientos posteriores. Se realizan además comparaciones entre los algoritmos donde se mide el tiempo de cómputo, el error medio relativo, la cantidad de puntos que son puestos a cero entre otras variables de interés.


Texto completo:

PDF


Facultad de Ingeniería Automática y Biomédica, Universidad Tecnológica de La Habana  José Antonio Echeverría, Cujae, Calle 114 No. 11901. e/ Ciclovía y Rotonda. Marianao 15.
La Habana, Cuba. CP 19390. Telf: (537) 266 3476
E-mail: rielac@tesla.cujae.edu.cu | URL: http://rielac.cujae.edu.cu
ISSN: 1815-5928

Todo el contenido de la revista se encuentra bajo la licencia https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es_ES. La revista en línea tiene acceso abierto y gratuito