Cálculo de variables hemodinámicas a partir del alineamiento de secuencias de imágenes de slo

  1. Mariño Pérez, Cástor
Supervised by:
  1. Manuel Francisco González Penedo Director
  2. M. J. Carreira Nouche Director

Defence university: Universidade da Coruña

Fecha de defensa: 15 December 2006

Committee:
  1. Roque Luis Marín Morales Chair
  2. Antonio Blanco Ferro Secretary
  3. Petia Radeva Committee member
  4. Antonio Mosquera González Committee member
  5. Francisco Javier Gómez-Ulla de Irazazábal Committee member

Type: Thesis

Teseo: 138739 DIALNET lock_openRUC editor

Abstract

En esta tesis se aborda el alineamiento automático de imágenes médicas. Cuando se dispone de imágenes de un paciente obtenidas en distintos instantes de tiempo o capturadas empleando distintas técnicas suele ser necesario alinear todas las imágenes en un mismo eje de referencia para así poder extraer medidas cuantitativas de las mismas. Llevar a cabo este proceso de forma manual es una tarea tediosa y propensa a errores debido a la baja calidad de las imágenes que proporcionan algunos de estos métodos. El sistema desarrollado permite alinear secuencias de SLO (Scanning Laser Ophthalmoscope) por medio de la combinación de dos métodos distintos de alineamiento de imágenes, uno basado en la extracción de características y otro basado en la intensidad de la imagen. La primera de las técnicas desarrolladas basa su funcionamiento en la extracción de unas estructuras denominadas curvas cresta y curvas valle, que representan las estructuras vasculares del fondo del ojo y se utilizarán como referencia en el proceso de ajuste. Sin embargo, para algunas de las zonas de las secuencias en las que el contraste es muy bajo, el método basado en la extracción de características falla, polr lo que resulta necesario aplicar alguna técnica alternativa de alineamiento. Por ello, se recurrió a una técnica de alineamiento basada en el cálculo de una propiedad de las imágenes, la información mutua, que se obtiene a partir de los valores de la intensidad de los píxeles. Una vez obtenidos dichos métodos y ajustados a nuestro dominio de aplicación, se combinaron convenientemente para que el proceso fuese totalmente automático, y por último se realizó su validación en un entorno hospitalario, el Centro Hospitalario Universitario de Santiago.