Resumen de Segmentación estadística de imágenes de resonancia magnética
La segmentación de imágenes de resonancia magnética constituye una etapa imprescindible para numerosas aplicaciones tanto en la práctica clínica como en la investigación médica. Esta tesis aborda varios problemas en la segmentación de imágenes de resonancia magnética.
En el primer capítulo se comparan dos variantes del algoritmo EM: la implementación clásica y otra que emplea los histogramas de la imagen. Al tiempo que ambos métodos obtienen los mismos resultados, mediante el segundo tiempo de cálculo se reduce enormemente, si bien se pierde la posibilidad de emplear la información de vecindario de los vóxeles.
El segundo capítulo estudia la reproducibilidad de ocho métodos de segmentación que modelan el efecto de volumen parcial e incluyen información espacial en la segmentación de imágenes de resonancia magnética. Además, investiga la posible existencia de sesgo con el uso de patrones estadísticos para la segmentación de imágenes de sujetos como alteraciones anatómicas. En este capítulo se identifican los métodos que mostraron una mejor reproducibilidad y se muestra la utilidad del uso de patrones estadísticos, junto con sus posibles fuentes de sesgo.
En el tercer capítulo se propone un nuevo algoritmo para la corrección del artefacto de iluminación que mostró un mejor comportamiento que los métodos más conocidos, tanto en imágenes sintéticas como reales.
Finalmente, los algoritmos desarrollados e implementados se han empleado en aplicaciones clínicas, fundamentalmente para la investigación de la esquizofrenia. La integración de estos métodos permitió la obtención de hallazgos importantes para la comunidad de investigadores en esquizofrenia que se han publicado en diversas revistas especializadas.
