Segmentación semiautomática de imágenes de resonancia magnética, basada en redes neuronales artificiales

La segmentación de Imágenes de Resonancia Magnética (IRM) es sudescomposición en unidades naturales, tejidos normales (sustancia gris,sustancia blanca, fluido cerebro espinal, etc.) y posibles tejidos patológicos(tumores, edema, etc. Las IRM son una herramienta de diagnósticoestándar, y, a diferencia de los otros métodos de estudios por imagen (TAC,PET, etc.), tienen características multidimensionales, ya que existendiferentes modalidades para generar las imágenes (T1, T2, DP), que sonutilizadas para conformar los patrones empleados durante el entrenamientoy el testeo de las redes. La segmentación es particularmente importante enaplicaciones como: extracción de características anatómicas, mediciónvolumétrica, visualización 3D, compresión de datos, planeamiento deradioterapia y planeamiento de cirugía. El objetivo de la investigación cuyosresultados se exponen fue explorar el potencial de diferentes estructuras deredes neuronales para realizar la segmentación de IRM del cerebro yanalizar los diferentes procesos de preprocesamiento de datos, necesariospara obtener la mayor eficiencia de las redes.