Resumen de Diagnóstico asistido por ordenador: detección automática de nódulos pulmonares
En esta memoria se ha abordado el problema de la deteccion automatica de nodulos pulmonares en dos etapas: extraccion automatica de mascaras pulmonares y aplicacion sobre ellas del proceso de deteccion de nodulos, un sistema basado en conocimiento que implementa la idea de segmentacion progresiva, en la que una segmentacion inicial es refinada usando de forma progresiva conocimiento sobre el dominio, extrae los contornos pulmonares. La deteccion de nodulos incluye una primera fase en la que realizamos una extraccion de zonas sospechosas umbralizando y aplicando un test de crecimiento a la imagen de correlacion cruzada normalizada en la que hemos usado como plantilla un modelo gaussiano de nodulo. En la segunda fase se intenta reducir el numero elevado de falsos positivos (fp), aplicando el modelo "facet" a pequeñas imagenes centradas alrededor de las regiones sospechosas. La aplicacion del esquema de diseño topografico primario proporciona un espacio de etiquetas topograficas que, junto con la imagen de curvaturas de la superficie, permite definir un proceso de clasificacion algoritmico que proporciona un factor de confianza de que la zona sospechosa sea nodulo. La evaluacion del sistema sobre 30 radiografias con un conjunto de 40 nodulos proporciona una sensibilidad del 100% con un promedio de 6 fp por imagen.
