Tesis doctoral de Oliver Knoll Christian
Para aprovechar las ventajas de la radioterpaia conformada para el tratamiento de la próstata, es necesario obtener un contorno preciso de la próstata cancerosa en imágenes de tomografía axial computerizada (tac) para separarla de los tejidos sanos de alrededor. como marcar manualmente el contorno es un proceso extemamente laborioso y subjetivo, se presenta en este trabajo un nuevo método para la detección automática de contornos, que se aplica en ese trabajo sobre todo a la segmentación de la próstata en imágenes de tac y ultrasonidos y a otras tareas de segmentación en imágenes médicas. esta nueva técnica implica restricciones en la deformación elástica del contorno deformable activo (snake), de manera que la curva evolucione hasta una forma típica del objeto entrenado. Esto se realiza mediante la parametrización del contorno utilizando la transformada wavelet (wt) diadica. el método de segmentación desarrollado fue aplicado a una muestra de 87 imágenes de ultrasonidos y 86 imágenes tac de la próstata, en las que fueron marcados manualmente los contornos de la próstata por dos radiólogos independientes. la diferenciación entre próstata y tejido adyacente es muy difícil incluso para un especialista porque las imágenes tienen muy poco contraste y mucho ruido. De todos modos, la evaluación de los resultados automáticos mediante comparación directa con los resultados manuales de los dos radiólogos prueba que el método presentado realiza una segmentación automática estable y precisa de objetos bidimensionales en imágenes médicas.
Datos académicos de la tesis doctoral «Shape constraints on snakes for multiscale segmentaion of medical images«
- Título de la tesis: Shape constraints on snakes for multiscale segmentaion of medical images
- Autor: Oliver Knoll Christian
- Universidad: Politécnica de Valencia
- Fecha de lectura de la tesis: 22/11/2002
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- María no Alcañiz Raya
- Tribunal
- Presidente del tribunal: Francisco Del pozo guerrero
- Mossi García José Manuel (vocal)
- Juan Ruiz alzola (vocal)
- Carlos Alberola lopez (vocal)