Ing. electrónica

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Segmentación de riñones sobre imágenes de TC
Diana M. Casas G.

Abstract—Estre trabajo propone una segmentación de los
riñones a partir de imágenes de Tomografía computarizada
mediante segmentación por crecimiento de regiones basado en
morfología matemática binaria, con el fin de proveer una base
para el etiquetado y el entrenamiento de máquinas de aprendizaje
que contribuya a laobtención de modelos virtuales de alta
presición, los resultados obtenidos muestran una clara separación
del resto de los organos de la cavidad abdominal.

Imagen original

Index Terms—Segmentación, Tomografía computarizada, morfología matemática

I. I NTRODUCCIÓN
Las imágenes radiológicas y de medicina nuclear proveen
información detallada sobre la estructura anatómica de un
individuo demanera no-invasiva, de esta manera se facilita
demarcar la anatomía de un paciente en particular, lo cual se
convierte en una herramienta para el estudio de patologías,
soporte de diagnósticos, tratamientos y planificación preoperatoria.[1]
Los algoritmos de extracción de objetos de interés (segmentación), se realizan a partir de imágenes en tono de grises
sobre imágenes médicas como laResonancia Magnética (MRI,
por sus siglas en inglés), la Tomografía Computarizada (CT,
por sus siglas en inglés), entre otras. Se puede realizar segmentaciones de forma totalmente automática o semiautomática
dependiendo de la imagen y del objetivo[2].
En la actualidad existen múltiples métodos más robustos
que pueden alcanzar el mismo objetivo, sin embargo la segmentación se mantiene gracias a susencillez, ademas que en
varios métodos suele ser uno de los primeros pasos para el preetiquetado del entrenamiento de máquinas de aprendizaje, las
cuales pueden extraer las características del objeto de interés
con mayor precisión.
Las imágenes abdominales adquiridas por medio de CT
poseen intensidades bastante similares que dificultan la segmentación totalmente automática y de esta formaobtener
modelos 3D que satisfaga las condiciones anatómicas y patológicas. Estos modelos virtuales pueden integrarse a la
navegación dentro de la cirugía convencional, la asistida por
robots (minimamente invasiva) y la telecirugía en tiempo real.
Este trabajo se centrará en la segmentación de los riñones
sobre imágenes CT.
Se presenta un estudio de imágenes de CT abdominal; en
la primera partese explicará el segmentador, el método a
utilizar, en esta sección también introducimos características
de las imágenes y la base de datos. En la siguiente sección
se presentan los resultados y una breve discusión sobre estos.
Por último se realizan las conclusiones sobre el trabajo.
II. M ATERIALES Y MÉTODOS
Para este proyecto todos los algoritmos se programaron
en Matlab® 2011a, la basesde datos se tomó del sitio

Figure 1. CT Corte 150
4

x 10
2.5

2

1.5

1

0.5

0
0

1

2

3

4

5

6
4

x 10

Figure 2. Histograma imagen original

OSIRX[3] del conjunto de imágenes CALIX que corresponde
a CT abdominal de pacientes de control con fases arteriales y
venosas, y está formado por 343 imágenes, éstas se encuentran
en formato DICOM (Digital Imagingand Communication in
Medicine), la figura 1 muestra la imagen a segmentar y la
figura 2 su respectivo histograma, a continuación se describe
el proceso elegido para la segmentación de los riñones.
A. Ecualización
El histograma de la imagen original reporta intensidades
demasiado similares y todas agrupadas en el espectro más
oscuro de la señal, por tanto la herramienta más adecuada
paraeste tipo de casos es una ecualización del histograma
que redistribuye las intensidades a lo largo de todos los nivel

2

de intensidad, esto realza la intensidad de los riñones[4]. La
función de la ecualización es:
p(rk ) = nk
n
Donde rk es el k-ésimo nivel de gris,nk es el número de
pixeles con ese nivel de gris y n es el número total de pixeles.
Sin embargo se ha optado por el uso de...