Contribuciones al análisis automático y semiautomático de ecografía fetal tridimensional mediante campos aleatorios de Markov y contornos activosayudas al diagnóstico precoz de malformaciones

Resumen

La deteccion automatica de estructura en aplicaciones de imagen medica es de informe importancia para la construccion de herramientas que permitan conseguir medidas volumétricas de tales estructuras y de esta forma, sirvan como verdaderas ayudas al diagnostico, En este trabajo se plantea un metodo inedito para la construccion de una de estas herramientas, concretamente, la medida "in vivo" del volumen encerrado en un riñon humano, cuando este es iluminado mediante una serie volumetrica de secciones ecograficas. La dificultad propia de interpretación de tales imágenes incluso por un experto ecografista, hacen que el problema no puede abordarse mediante metodos tipicamente empleados a la literatura. El metodo aquí propuesto opera seccion a seccion extrayendo los contornos del riñon en cada una de ellos. Es un método probabilístico y exteriormente Bayesiano. Concretamente, se plantea una función de probabilidad que incorpora el conocimiento "a priori" del problema. Basicamente, esta función impone la restrincción de suavidad en el contorno, como es procedente en la gran mayoria de estructuras naturales. Por otra parte, se define una función de merosimilitud, lo cual impone un comportamiento probalistico a los datos, condicionado a la posición del contorno del riñon. En esta segunda funcion se hace uso de un modelo empirico de los datos ecograficos, asi como del gradiente de tales datos. El modelo incluye, por ultimo, y como extension nometrica del conocimiento " a priori", un termino que impone suavidad a lo largo de la direccion de profundidad, los experimentos realizado a la tesis validar el modelo a pesar de la baja calidad de este tipo de imágenes. Finalmente, la tesis incluye un conjunto de aportacones teoricas-practicas llevada a cabo por el autor.