Estudio comparativo de algoritmos de segmentación de imágenes médicas para la generación de modelos para la planificación quirúrgica

Abstract

La planificación quirúrgica es un proceso esencial en la cirugía hepática, tratamiento principal en las primeras fases del cáncer de hepatobiliar. De especial importancia es la relación que guarda el tumor con la anatomía vascular hepática. Para ello, se adquieren imágenes de tomografía computerizada (TC) o re- sonancia magnética antes de la cirugía. Se segmentan los ele- mentos esenciales y se generan modelos tridimensionales que, posteriormente, el cirujano puede visualizar mediante gafas de realidad virtual, aumentada o mixta. En este trabajo, se lleva a cabo un estudio comparativo para evaluar distintos métodos para la generación de modelos de la vasculatura hepática a par- tir de imágenes TC preoperatorias. En concreto, se comparan 7 algoritmos de segmentación y 3 grados de suavizado del modelo final. Para llevar a cabo la comparación, se extraen métricas cuantitativas y se comparan estadísticamente con los modelos generados previamente empleados para la planificación quirúr- gica. Los resultados alcanzan valores de correlación intraclase de hasta 0,79, comparando los volúmenes de las mallas genera- das. El estudio resalta la necesidad de la combinación de algo- ritmos automáticos y un ajuste o adición manual para obtener modelos precisos y usables para la planificación quirúrgica.

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