Detección de lesiones pequeñas de esclerosis múltiple en imágenes de resonancia magnética mediante la aplicación de técnicas difusas
- Autores: Francisco Javier Aymerich Martinez
- Directores de la Tesis: Eduard Montseny Masip (dir. tes.), Pilar Sobrevilla (codir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) ( España ) en 2011
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Sebastián Xambó Descamps (presid.), Juan Aranda López (secret.), Jesús Chamorro (voc.), Susana Alvarez Fernández (voc.), Pedro Melo Pinto (voc.)
- Materias:
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- Resumen
La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad del sistema nervioso central que afecta de forma focal, mayoritariamente, a la sustancia blanca cerebral. La lesión característica de EM se identifica por una desmielinización que introduce alteraciones en la transmisión de los impulsos nerviosos, pudiendo llegar a provocar discapacidades severas en los pacientes. Actualmente un criterio diagnóstico de la enfermedad es la presencia de lesiones, cuya detección y cuantificación se realiza sobre imágenes de resonancia magnética (RM), por ser ésta la técnica diagnóstica más sensible para su visualización. Además la cuantificación del volumen lesional en imágenes de RM es un marcador de la enfermedad en estudios de investigación y ensayos clínicos.
La heterogeneidad lesional, el elevado número de lesiones que se pueden apreciar en las imágenes de RM, y las diversas fuentes de variabilidad hacen de la detección y segmentación de lesiones una tarea ardua y compleja. Si bien la automatización de estos procesos permitiría aumentar la reproducibilidad de los resultados, las contribuciones realizadas en este campo no han conseguido llegar a una solución que permita reemplazar la aplicación de métodos manuales o semiautomáticos. Entre los problemas encontrados por los autores al aplicar sus algoritmos de detección de lesiones destaca la obtención de numerosos falsos positivos, muchos de los cuales se deben a la dificultad de diferenciar las lesiones más pequeñas.
Esta tesis se centra en el problema de la detección de las lesiones pequeñas de EM en imágenes de resonancia magnética. El objetivo es obtener un algoritmo de detección que aplique el protocolo utilizado por los expertos para diferenciar entre lesiones y tejido cerebral no afectado y que pueda ser utilizado como base para el desarrollo de sistemas totalmente automáticos, o como soporte en aplicaciones que requieran su filtrado.
Teniendo en cuenta el proceso utilizado por los expertos, la propuesta que aquí se presenta está basada en la localización de regiones hiperintensas en imágenes de RM potenciadas en densidad (D) y T2. Además, dada la vaguedad existente en la definición de dichas regiones, para su caracterización se aplica un enfoque basado técnicas difusas.
Para introducir de manera adecuada el conocimiento y experiencia de los expertos y, al mismo tiempo, tener en cuenta las diferentes fuentes de vaguedad, en la solución propuesta tras realizar un análisis local del interior de la región intracraneal, que permite detectar los píxeles que presentan hiperintensidad, se introducen restricciones locales y regionales que permiten reducir las falsas detecciones. De este modo se consigue una mejor adaptación a las características específicas de las lesiones pequeñas de EM. La implementación de esta solución ha considerado tres fases: una primera de diseño del algoritmo sobre un conjunto reducido de imágenes escogidas; una segunda de validación del diseño sobre un conjunto de imágenes más amplio para optimizar algunos de sus parámetros y aumentar su robustez; y, finalmente, su evaluación sobre un amplio conjunto de imágenes de test.
Si bien el núcleo de la tesis se centra en la detección de lesiones pequeñas de EM mediante la utilización de técnicas difusas, también ha sido necesario aplicar técnicas de morfología matemática y detección de contornos para facilitar el análisis de la región de interés o la posterior reducción de falsas detecciones.
Los resultados obtenidos muestran que la introducción de técnicas difusas permite una correcta caracterización de las lesiones de EM, y una excelente sensibilidad a la detección de las lesiones pequeñas de EM, consiguiendo detectar la práctica totalidad de las lesiones y la mayoría de sus píxeles. Además, el número excesivo de falsas detecciones obtenido en la primera propuesta se consiguió reducir a niveles muy bajos al introducir las diferentes etapas de filtrado, sin comprometer con ello los niveles de detección correcta.
