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ECIMAG 2012
Aplicaciones de la segmentación y la clasificación de imágenes médicas
Verónica Medina-Bañuelos, M. en I. Oscar Yáñez-Suarez
DURACIÓN: 10 hrs
ACERCA DEL CURSO:
El curso abordará de manera práctica el reto de separar y clasificar diversas estructuras
anatómicas, a partir de diferentes modalidades de imagenología médica. Se centrará en la
aplicación de técnicas de segmentación, tales como contornos activos y corrimiento de
media, a imágenes de ultrasonido, resonancia magnética y medicina nuclear. Asimismo, se
analizará la aplicación de diversos modelos lineales generalizados a la identificación de
estructuras anatómicas. El curso se organizará en cinco sesiones de dos horas, donde se
abordará la teoría de los métodos empleados en una de cinco aplicaciones clínicas
específicas.
PLANIFICACIÓN Y EVALUACIÓN:
Cinco sesiones de dos horas cada una, con un enfoque centrado en un problema clínico
específico:
• Modelos de contornos activos para segmentación en resonancia magnética (RM)
cerebral y tomografía axial de vías aéreas superiores
• Segmentación adaptiva de lesiones isquémicas cerebrales a partir de imágenes de
difusión de resonancia magnética
• Estimación de densidad por corrimiento de media para segmentación de RM
cerebral, ventriculografía radioisotópica en equilibrio y ultrasonido 3D+t
• Medición de sincronía de contracción ventricular a partir de imágenes de medicina
nuclear
• Reconstrucción tridimensional de estructuras cardiacas empleando ecocardiografía
Cada sesión consistirá en la especificación del problema, los formalismos de la técnica de
solución y los detalles de implementación de la misma. Se orientará a los participantes
hacia las publicaciones relevantes relacionadas. Las prácticas se llevarán a cabo en Matlab
con el toolbox de Image Processing.
Evaluación y aprobación del curso: se espera que los participantes elaboren un proyecto
práctico corto o un trabajo de revisión de algún artículo relevante.
REFERENCIAS RECOMENDADAS:
• Scott T. Acton, Nilanjan Ray, Biomedical Image Analysis: Segmentation (2009),
SYNTHESIS LECTURES ON IMAGE, VIDEO AND MULTIMEDIA PROCESSING
#9, Ed. Morgan & Claypool Publishers
• Thomas M. Deserno (Editor), Biomedical Image Processing (2011), Ed. SpringerVerlag
• Milan Sonka, Vaclav Hlavac, Roger Boyle, Image Processing. Analysis and Machine
Vision (2008), Ed. Thomson
• Gustavo Camps-Valls, José Luis Rojo-Álvarez, Manel Martínez-Ramón (Editores),
Kernel Methods in Bioengineering, Signal and Image Processing (2007), Ed. Idea Group
Publishing
• Michael Kass, Andrew Witkin, Demetri Terzopoulos, Snakes: Active Contour Models,
International Journal of Computer Vision, 321-331 (1988)
• Raquel Valdes-Cristerna, Oscar Yanez-Suarez, Active contours and surfaces with cubic
splines for semiautomatic tracheal segmentation, Journal of Electronic Imaging 12(1),
81 – 96 (2003)
• Cootes T.F., Taylor, C.J., Cooper D.H., Graham J., Active shape models - their training
and application. Computer Vision and Image Understanding 61(1) (1995) 38–59
• Arambula , F.C.: Automatic initialization of an active shape model of the prostate. Med
Image Anal 12 (2008) 469–483
• Jiménez J.R., Medina V., Yañez O., Data Driven Brain MRI Segmentation Supported on
Edge Confidence and a priori Tissue Information, IEEE Transactions on Medical
Imaging, Vol. 25, No. 1, pp 74-83, 2006
• Valdés-Cristerna R., Medina-Bañuelos V., Yáñez-Suárez O., Coupling of Radial Basis
Network and Active Contour Model for Multispectral Brain MRI Segmentation, IEEE
Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 51, No. 3, pp 459-470, 2004
• D. Comaniciu, P. Meer, “Distribution free decomposition of multi-variate data, ” Pattern
Anal. Applicat., vol. 2, pp. 22 –30, 1999
DISERTANTES:
Verónica Medina es Profesora Investigadora del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la
Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) en México. Recibió su título de Licenciatura
y Maestría en Ingeniera Biomédica por la UAM y el Doctorado en la misma especialidad
por la Universidad de Compiégne en Francia. Ha dirigido 20 tesis de posgrado y ha
publicado cerca de cien artículos de investigación y memorias in extenso, en los tópicos de
procesamiento de señales electrofisiológicas y análisis de imágenes médicas.
Oscar Yáñez es Profesor Investigador del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la
Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) en México, donde es miembro del
Laboratorio de Investigación en Neuroimagenología. Es Licenciado y Maestro en Ingeniera
Biomédica por la UAM. Ha dirigido 14 tesis de posgrado, más de 20 proyectos de
licenciatura y publicado más de 70 artículos de investigación y memorias in extenso, en los
temas de análisis de señales electrofisiológicas y procesamiento de imágenes usando
técnicas del aprendizaje maquinal para clasificación.