Segmentacion

lpIntroducción a la segmentación probabilística de imágenes médicas
Duración: 4 horas
Dirigido a: alumnos de licenciatura y posgrado, académicos e investigadores.
Contexto:
Lasegmentación de imágenes es uno de los problemas más importantes de la visión artificial aplicada
a la medicina. Tiene una gran cantidad de aplicaciones prácticas tales como: medición devolúmenes
de órganos, detección de tumores y diagnóstico en general, cirugías asistidas, estudio de estructuras
anatómicas, etc.
Este taller tiene como meta presentar algunas solucionesprobabilísticas fundamentales al problema
de segmentar una imagen médica en regiones correspondientes al mismo tipo de tejido u órgano,
dependiendo de la modalidad de adquisición:resonancia magnética (MRI), tomografía computarizada
(CT), radiografía, etc. El taller se ha dividido en los siguientes temas y actividades:
Objetivo:
Que el participante adquieraconocimientos básicos de procesamiento de imágenes y clasificación
probabilística y sea capaz de aplicarlos en un problema de segmentación de imágenes médicas.
Temario:
1. Ejemplos deimágenes médicas de diferentes modalidades.
2. Problemas comunes de diagnóstico en imagenología médica.
3. Errores asociados a la adquisición de imágenes, aleatorios (ruido) y sistemáticos(sesgo).
4. Cálculo de la verosimilitud respecto a un modelo (nivel de gris) constante.
5. Campos de probabilidad.
6. Cálculo de probabilidades a priori.
7. Cálculo de probabilidades aposteriori mediante campos de medida de Gauss-Markov.
8. Modelos de propagación espacial isotrópica y anisotrópica.
9. Aplicación 1: Detección de modelos específicos (e.g., tumores).10. Aplicación 2: Medición de volúmenes de órganos y tejidos.
Contacto:
Dres. Edgar Arce, Alfonso Alba, Flavio Vigueras
arce@fciencias.uaslp.mx
{fac, flavio}@fc.uaslp.mx