Resumen

La segmentación de imágenes médicas tridimensionales (3D) se utiliza para segmentar el objetivo (una lesión o un órgano) en imágenes médicas 3D. Mediante este proceso, se obtiene información sobre el objetivo en 3D; de ahí que esta tecnología sea una importante herramienta auxiliar para el diagnóstico médico. Aunque algunos métodos han demostrado su eficacia en la segmentación de imágenes bidimensionales (2D), su uso directo en el caso de las 3D ha sido insatisfactorio. Para obtener resultados más precisos en la segmentación de tumores a partir de imágenes de RM 3D, en este artículo proponemos un método conocido como método de conjuntos de niveles ponderados por forma 3D (3D-SLSM). El método propuesto convierte primero el LSM, que es superior con respecto a la segmentación de imágenes 2D, en un algoritmo 3D que es adecuado para cálculos globales en modelos de imágenes 3D, y que mejora la eficiencia y la precisión de los cálculos. A continuación, en cada proceso iterativo 3D-SLSM se añade un valor ponderado de forma 3D en función de los cambios de volumen. Además de aumentar la tasa de convergencia y eliminar el ruido de fondo, este valor ponderado por la forma también acerca el contorno segmentado a los márgenes reales del tumor. Para realizar un análisis cuantitativo de 3D-SLSM y examinar su viabilidad en aplicaciones clínicas, hemos dividido nuestros experimentos en imágenes de secuencias simuladas por ordenador y casos reales de RM de mama. Posteriormente, comparamos simultáneamente varios métodos de segmentación 3D existentes. Los resultados experimentales demostraron que 3D-SLSM presentaba resultados de segmentación precisos para ambos tipos de imágenes experimentales. Además, 3D-SLSM mostró mejores resultados para los datos cuantitativos en comparación con los métodos de segmentación 3D existentes.

• Materias:Señales orofaciales Clasificación del cáncer Terapia de exposición Resonancias magnéticas Medicina de precisión
• Subjects:Orofacial signals Cancer classification Exposure therapy Magnetic resonance imaging Precision medicine
• Palabras claves:3D, SLSM, métodos de segmentación 3D, forma 3D, casos reales de RM de mama, resultados precisos de segmentación tumoral, segmentación de imágenes 2D, imágenes de RM 3D, modelos de imágenes 3D, imágenes médicas 3D
• Keywords:3D, SLSM, 3D segmentation methods, 3D shape, actual breast MRI cases, precise tumor segmentation results, 2D image segmentation, 3D MR images, 3D image models, 3D medical images