Resumen

Desarrollamos una herramienta rápida, robusta y práctica para detectar lesiones cerebrales con una intervención mínima del usuario, con el fin de ayudar a clínicos e investigadores en el proceso de diagnóstico, la planificación de la radiocirugía y la evaluación de la respuesta del paciente a la terapia. Proponemos un algoritmo unificado de segmentación basado en la agrupación difusa gravitacional, que integra el concepto newtoniano de gravedad en la agrupación difusa. En primer lugar, realizamos una mejora de la imagen basada en reglas difusas en nuestra base de datos, que se compone de imágenes de resonancia magnética (RM) ponderadas T1/T2 y de recuperación de inversión atenuada por fluidos (FLAIR) para facilitar una segmentación más suave. El resultado escalar obtenido se introduce en un algoritmo de agrupación gravitacional difusa, que separa las estructuras sanas de las no sanas. Por último, el contorno de la lesión se perfila automáticamente mediante el método de evolución de conjuntos de niveles sin inicialización. Una ventaja de este algoritmo de detección de lesiones es su precisión y el uso simultáneo de características calculadas a partir de las propiedades de intensidad de la RM en un patrón en cascada, lo que hace que el cálculo sea rápido, robusto y autónomo. Además, validamos nuestro algoritmo con experimentos a gran escala utilizando conjuntos de datos de lesiones cerebrales clínicas y sintéticas. Como resultado, se obtiene un rendimiento de solapamiento del 84%-93%, con énfasis en la robustez con respecto a tipos de lesión diferentes y heterogéneos y un tiempo de cálculo rápido.

• Materias:Algoritmos de aprendizaje Transductores de ultrasonido Ingeniería de atención Estudio biomecánico Ortesis progresivas estáticas
• Subjects:Learning algorithms Ultrasound transducers Care engineering Biomechanical study Static progressive orthoses
• Palabras claves:algoritmo de agrupación gravitacional difusa, conjuntos de datos de lesiones cerebrales sintéticas, agrupación gravitacional difusa unificada, algoritmo de detección de lesiones, intervención mínima del usuario, tiempo de cálculo rápido, resonancia magnética, concepto newtoniano, lesiones cerebrales, proceso de diagnóstico
• Keywords:gravitational fuzzy clustering algorithm, synthetic brain lesion datasets, unified gravitational fuzzy clustering, lesion detection algorithm, minimal user intervention, swift computation time, MR scan, Newtonian concept, brain lesions, diagnosis process