Fusión de neuroimágenes de PET/CT utilizando un esquema basado en Wavelet y la transformada discreta de Haar

• Orellana, A. ^[1] ; Rodríguez, R. ^[1] ; Yanes, D. ^[1] ; Valdés-Sosa, P. ^[2]
  1. [1] Universidad de las Ciencias Informáticas

     Universidad de las Ciencias Informáticas

     Cuba

     
  2. [2] University of Electronic Science and Technology of China

     University of Electronic Science and Technology of China

     China

     
• Localización: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ), ISSN-e 1697-7920, Vol. 18, Nº. 1, 2021, págs. 75-81
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Fusion of PET / CT neuroimaging using a Wavelet-based and the Haar discrete transform scheme
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• Resumen
  • español

    En neurociencias se utilizan técnicas imagenológicas para el diagnóstico de enfermedades y la asistencia en intervenciones quirúrgicas para determinar la ubicación y dimensión exactas de un tumor. Investigaciones a nivel internacional han utilizado diferentes técnicas para la fusión de la Tomografía por Emisión de Positrones y la Tomografía Computarizada debido a que permite observar las funciones metabólicas en correlación con las estructuras anatómicas. A partir del estudio de estas técnicas y algoritmos se desarrolló un software que realiza la fusión de neuroimágenes, utilizando el esquema de fusión basado en Wavelet. Para el corregistro de las imágenes se utilizó la interpolación Bicúbica. Como transformada discreta de Wavelet se utilizó la de Haar. Se realizó una evaluación de la calidad de las imágenes resultantes, obteniendo imágenes de resolución 512 × 512 × 24 bits y una relación señal-ruido con valores superiores a 18. Se comprobó mediante histogramas que la imagen fusionada contiene más información que las imágenes de entrada independientes.

  • English

    In neurosciences, imaging techniques are used to diagnose diseases and assist in surgical interventions to determine the exact location and size of a tumor. International research has used different techniques for the fusion of Positron Emission Tomography and Computed Tomography because it allows us to observe metabolic functions in correlation with anatomical structures. From the study of these techniques and algorithms a software was developed that performs the fusion of neuroimaging, using the fusion scheme based on Wavelet. Bicubic interpolation was used to correct the images. As a discrete Wavelet transform, Haar's was used. An evaluation of the quality of the resulting images was performed, obtaining 512 × 512 × 24 bit resolution images and a signal-to-noise ratio with values greater than 18. It was verified by histograms that the merged image contains more information than the input images independent.