Resumen

Antecedentes y objetivo. Cuando los radiólogos diagnostican enfermedades pulmonares en la radiografía de tórax, pueden pasar por alto algunos nódulos pulmonares superpuestos a costillas o clavículas. La imagen de sustracción de doble energía (DES) tiene un buen rendimiento porque puede producir imágenes de tejidos blandos, en las que los componentes óseos de la radiografía de tórax se suprimen prácticamente, pero se mantiene la visibilidad de los nódulos y los vasos pulmonares. Sin embargo, la mayoría de las máquinas de rayos X disponibles de forma rutinaria no poseen la función DES. Por lo tanto, presentamos un modelo de descomposición basado en datos para realizar la función DES virtual para descomponer una sola radiografía de tórax convencional en imágenes de tejido blando y hueso. Métodos. Para una radiografía de tórax dada, se seleccionan radiografías de tórax similares con las correspondientes imágenes de tejido blando y hueso DES de la base de datos de entrenamiento como ejemplares para la descomposición. Los campos correspondientes entre la radiografía de tórax observada y los ejemplares se resuelven mediante un algoritmo de correspondencia jerárquicamente denso. A continuación, se construyen las priores no paramétricas de los componentes de los tejidos blandos y los huesos mediante el muestreo de parches de imágenes de los tejidos blandos y los huesos seleccionados de acuerdo con los campos correspondientes. Por último, estas priores no paramétricas se integran en nuestro modelo de descomposición, cuya función de energía se optimiza eficientemente mediante un esquema de mínimos cuadrados reponderados iterativamente (IRLS). Resultados. El método de descomposición se evalúa en un conjunto de datos de radiografía DES posterior-anterior (503 casos), así como en el conjunto de datos JSRT. El método propuesto puede producir imágenes de tejido blando y hueso similares a las producidas por el sistema DES real. Conclusiones. El método propuesto puede reducir notablemente la visibilidad de las estructuras óseas en las radiografías de tórax y muestra potencial para mejorar el diagnóstico.

• Materias:Ingeniería biomédica Bioingeniería Biomecánica Neuronas Prótesis Extremidades (Cuerpo Humano) Articulación ósea
• Subjects:Biomedical engineering Bioengineering Biomechanics Neurons Prostheses Limbs (Human Body) Bone joint
• Palabras claves:tejido blando, imagen ósea, radiografía de tórax, priorización no paramétrica, componentes óseos, métodos propuestos, algoritmo de correspondencia densa, radiografía de tórax anterior, radiografía de tórax dada, visibilidad del nódulo
• Keywords:soft tissue, bone image, chest radiography, nonparametric prior, bone components, proposed methods, dense matching algorithm, anterior de radiography, given chest radiograph, visibility of nodule