Segmentación de la Aorta a partir de imágenes de Tomografía Axial Computarizada (2020)
Las enfermedades cardiovasculares son la primera causa de mortalidad en el mundo y el diagnóstico de estas es clave a la hora de realizar un tratamiento o intervención temprana. En cardiología existen diferentes medios de diagnóstico y muchos de ellos basados en imágenes médicas, entre ellas las de Tomografía Axial Computarizada (TAC), que permite generar imágenes transversales del cuerpo humano y a partir de ellas se pueden obtener imágenes de corte axial y coronal. La problemática está en que, por las características de las técnicas de adquisición de las imágenes, los algoritmos que funcionan bien para una técnica no funcionan para otra, por tanto, es necesario implementar algoritmos ah-hoc que se adecuen a la imagen. En la reconstrucción tridimensional de estructuras anatómicas es fundamental tener una buena selección de la estructura a reconstruir, este proceso se desarrolla mediante la segmentación. Dado que los algoritmos son diversos, es necesario seleccionar, implementar y construir una herramienta que contenga al menos tres y permita elegir alguno de ellos basándose en parámetros estadísticos para el proceso de segmentación automática de la Región de Interés (ROI). La región de interés de este proyecto es la arteria aorta.