Herramienta computacional para la segmentación de tumores cerebrales en Imágenes de Resonancia Magnética
Fecha
2012-07-03
Autores
Fuentes Suárez, Alvaro Javier
Título de la revista
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Editor
Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas
Resumen
El presente trabajo tiene como objetivo general desarrollar un método y una aplicación para la segmentación de tumores cerebrales en Imágenes de Resonancia Magnética que permita de manera semiautomática obtener la posición, tamaño, volumen y forma del tumor, así como presentar informes donde se detallen estos datos.
Como resultado de la presente investigación se presenta una aplicación para la segmentación semiautomática de tumores cerebrales denominada BrainApp, cuyas principales funcionalidades son: segmentar las imágenes donde se muestran los tumores, visualizar las segmentaciones, calcular el volumen del tumor segmentado y sus dimensiones principales, y mostrar/guardar los datos calculados. BrainApp garantiza reproducibilidad, eficiencia y robustez en el procesamiento de las imágenes, incluye además una interfaz que garantiza un método de trabajo con la aplicación de forma simple y funcional.
El método semiautomático diseñado para la nueva herramienta consta de los siguientes pasos: suavizado de la imagen usando un filtro que preserva los bordes entre las regiones, segmentación de la imagen usando una técnica basada en “region-growing” y rangos de intensidades o información estadística, y por último, refinamiento de la segmentación.
La implementación de BrainApp está conformada por los siguientes componentes: imágenes, tuberías, vistas y visualizaciones. Estos garantizan la extensibilidad de la aplicación en futuras versiones y permiten la interconexión opcional entre los diferentes elementos que intervienen en el proceso de obtención de la segmentación.
Las herramientas que se usaron en el desarrollo de BrainApp fueron Qt, PyQt, ITK y VTK. El lenguaje de programación usado fue Python.
Palabras clave: segmentación semiautomática, tumor cerebral, volumen y dimensiones de un tumor, imágenes de resonancia magnética
This work aims to develop an overall method and application to the segmentation of brain tumors in magnetic resonance imaging that allows semi-automatically get the position, size, volume and shape of the tumor as well as reporting that details this information . As a result this research presents an application for semi-automatic segmentation of brain tumors called BrainApp, whose main features are: segmenting images showing tumors, view segmentation, calculate the volume of the segmented tumor and its main dimensions, and display / save the calculated data. BrainApp ensures reproducibility, efficiency and robustness in image processing, also includes an interface that ensures a working method with the application simple and functional. The semiautomatic method designed for the new tool consists of the following steps: smoothing the image using a filter that preserves edges between regions, image segmentation using a technique based on "region-growing" and ranges of intensities or statistical information, and finally, refinement of the segmentation. The implementation of BrainApp consists of the following components: images, pipes, views and visualizations. They ensure the extensibility of the application in future versions and optional allow interconnection between the different elements involved in the process of obtaining the segmentation. The tools used in the development of BrainApp were Qt, PyQt, ITK and VTK. The programming language used was Python. Keywords: semiautomatic segmentation, brain tumor, volume and dimensions of a tumor, magnetic resonance imaging
This work aims to develop an overall method and application to the segmentation of brain tumors in magnetic resonance imaging that allows semi-automatically get the position, size, volume and shape of the tumor as well as reporting that details this information . As a result this research presents an application for semi-automatic segmentation of brain tumors called BrainApp, whose main features are: segmenting images showing tumors, view segmentation, calculate the volume of the segmented tumor and its main dimensions, and display / save the calculated data. BrainApp ensures reproducibility, efficiency and robustness in image processing, also includes an interface that ensures a working method with the application simple and functional. The semiautomatic method designed for the new tool consists of the following steps: smoothing the image using a filter that preserves edges between regions, image segmentation using a technique based on "region-growing" and ranges of intensities or statistical information, and finally, refinement of the segmentation. The implementation of BrainApp consists of the following components: images, pipes, views and visualizations. They ensure the extensibility of the application in future versions and optional allow interconnection between the different elements involved in the process of obtaining the segmentation. The tools used in the development of BrainApp were Qt, PyQt, ITK and VTK. The programming language used was Python. Keywords: semiautomatic segmentation, brain tumor, volume and dimensions of a tumor, magnetic resonance imaging
Descripción
Palabras clave
BrainApp, Métodos, Aplicaciones, Resonancia Magnética Nuclear, Nuclear Magnetic Resonance, Tumores Cerebrales, Procesamiento de Imágenes