Reducción de artefactos de anillo en tomografía computarizada

Autores/as

  • Gimel Lorenzo Borroto Hernández Universidad Central Marta Abreu de las Villas
  • Yankiel Aradih Pacheco Chanfrau Universidad Central Marta Abreu de las Villas
  • Marlen Perez-Diaz Universidad Central "Marta Abreu" de las Villas
  • Rubén Orozco Morales Universidad Central Marta Abreu de las Villas

Palabras clave:

tomografía, artefactos, reducción de anillos, método UTV

Resumen

La tomografía computarizada es una técnica no invasiva ampliamente utilizada para la detección de problemas de salud. La calidad de imagen puede ser afectada por artefactos de anillos debidos a la falta de homogeneidad en los detectores del tomógrafo. En esta investigación se comparan siete métodos para la reducción de artefactos de anillos:  Métodos de variaciones totales (TV), Variación total unidireccional (UTV), Modelo disperso direccional con filtrado L0 (DL0SM), Modelo de variación total–espectral anisótropo (ASSTV), Descomposición de imagen de bajo rango (LRSID), Método estático (SGE) y Método de filtrado por transformadas de Wavelet y Fourier (WF). Estos métodos se basan en la transformación del plano cartesiano al polar con centro de rotación en el centro de los mismos, los cuales son trasformados a líneas y luego estas son reducidas. Fueron programados en lenguaje Matlab. Su desempeño fue evaluado a partir del análisis de cuatro métricas objetivas de calidad de imagen y el criterio subjetivo de dos especialistas. Se demostró que el método de mejor desempeño entre los probados es el denominado UTV.

Biografía del autor/a

Gimel Lorenzo Borroto Hernández, Universidad Central Marta Abreu de las Villas

Recién graduado de Ing. en Automática de la UCLV. Se dedica al procesamiento digital de imágenes. https://orcid.org/0000-0002-2606-2272.

Yankiel Aradih Pacheco Chanfrau, Universidad Central Marta Abreu de las Villas

Yankiel Aradih Pacheco Chanfrau. Ing. en Automática. Trabaja en el Dpto. de Control Automático de la UCLV en Villa Clara, Cuba.  Se dedica al procesamiento digital de imágenes. https://orcid.org/0000-0002-8967-8269.

Marlen Perez-Diaz, Universidad Central "Marta Abreu" de las Villas

Marlen Pérez Díaz. Ing. Física Nuclear. Doctora en Ciencias Físicas. Trabaja en el Dpto. de Control Automático de la UCLV en Villa Clara, Cuba.   Se dedica a la Física médica. https://orcid.org/0000-0002-3706-9154.

Rubén Orozco Morales, Universidad Central Marta Abreu de las Villas

Ing. electrónico. Doctor en Ciencias Técnicas. Trabaja en el Dpto. de Control Automático de la UCLV en Villa Clara, Cuba.   Se dedica al procesamiento digital de imágenes. http://orcid.org/0000-0002-6240-1569.

 

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Publicado

2021-12-07

Número

Vol. 42 Núm. 3 (2021)

Sección

Artículos

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