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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.