Abstract:
Se propone una metodología para realizar automáticamente la identificación y segmentación de híperintensidades presentes en la sustancia blanca en imágenes de resonancia magnética del cerebro, las cuales son ponderadas en T2-FLAIR de corte tipo axial. Para lograrlo se usaron técnicas de procesamiento digital de imágenes, implementadas en una interfaz gráfica realizada para el Instituto Nacional de Rehabilitación.
Como resultado principal de esta tesis, se obtuvo una imagen, en la que las híperintensidades en la sustancia blanca se diferenciaran notoriamente del resto de objetos, resultado que facilitó el posterior proceso de identificación y segmentación.
Para validar el procedimiento propuesto se usaron 55 imágenes de seis pacientes, suministradas por el Instituto Nacional de Rehabilitación. La tasa promedio de verdaderos positivos es de 0.9, la tasa promedio de falsos positivos es de 0.7 y el índice de similitud de 0.7. Vale la pena comentar que los falsos positivos se encuentran, en su mayoría, dentro de la materia gris.
